In der Übersicht
In diesem Projekt soll ein SW-Framework für die visuelle Objekterkennung mit Hilfe von Deep Learning entwickelt, getestet und mit der Performance bestehender, klassischer Algorithmen verglichen werden. Deep Learning, eine Erweiterung von Neuronalen Netzwerken, hat in den letzten Jahren grosse Aufmerksamkeit erfahren, da die Performance in der Regel deutlich über derjenigen von alternativen Detektionsalgorithmen liegt. Allerdings zeichnen sich die auf Deep Learning beruhenden Modelle zur Visual Object Recognition durch ihre Grösse und ihren Bedarf an grosser Rechenleistung aus. Daher ist ein zentrales Ziel im Rahmen dieses Projekts, die Realisierbarkeit solcher Detektionsalgorithmen auf kostensensitiven Hardware Plattformen zu realisieren.
Das Projekt Deep Learning Framework verläuft parallel und ergänzt (um den Aspekt Deep Learning) das bereits angelaufene Projekt KTI IRIS-Eye, welches sich mit alternativen Methoden der visuellen Detektion von Kfz und Personen befasst.
