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Daniel Klauser, CC ISN
Vergleich von CNN und Vision-Transformer für Bild-basierte Personendetektion.
Während die Transformer-Architektur den De-facto-Standard für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Bereich des maschinellen Lernens (ML) darstellt, ist deren Anwendung für Computer Vision Aufgaben deutlich weniger verbreitet. Hier sind Convolutional Neural Networks (CNN) weiterhin sehr dominant. Einführend wird das zentrale Element des Transformers, die sog. Attention, vorgestellt und die grundlegenden Architekturen des Vision Transformers (ViT) für die bildbasierte Klassifikation und des Detection Transformers (DETR) für die Detektion erläutert. Dann werden am Beispiel der bildbasierten Personendetektion die Resultate von CNN- (YOLOv8) und Transformer-Architekturen (DETR) verglichen und die jeweiligen Vor- und Nachteile diskutiert.
28.02.2025, CC DEEP 19.03.2025, Tobias Banz, CC ASR - Schaltschrankbau mit Roboter
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