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Workshop Advanced: Objekterkennung mit YOLO (Modul Data Science, Fortgeschritten)

Datum

24. November 2021

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Uhrzeit

10:00 – 18:00 Uhr

Ort

Online via MS-Teams

Kosten

kostenlos
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Fachhochschule Vorarlberg
Forschungszentrum Digital Factory

Referent

  • Sebastian Hegenbart
    Sebastian Hegenbart
    FH Vorarlberg

    Sebastian Hegenbart ist Hochschullehrer für künstliche Intelligenz am Department of Computer Science der FH Vorarlberg. Er ist Spezialist für die Anwendung von neuronalen Netzen und die Auswertung von Daten mit Hilfe von maschinellen Lernmethoden.

Datengetriebene Verfahren aus den Bereichen Machine-Learning und Deep Learning bieten Möglichkeiten, die noch vor wenigen Jahren als Science-Fiction galten. Insbesondere im Bereich des maschinellen Sehens (Computer Vision) sind im letzten Jahrzehnt bahnbrechende Fortschritte gelungen und haben sich in zahlreichen industriellen Anwendungen etabliert. Insbesondere Methoden im Bereich Objekterkennung haben vielfältigste Anwendungsgebiete.

Dieser Workshop vermittelt innerhalb eines Tages die Funktionsweise moderner Objekterkennungsverfahren und ermöglicht es den Teilnehmern, selbst Projekte in diesem Feld umzusetzen.

ECKDATEN

  • Dauer

  • ganztägig
  • Zielgruppe

  • Alle interessierten Personen
  • Termin

  • Mittwoch, 24.11.2021
  • Ort

  • Online via MS-Teams
  • Kosten

  • kostenlos
  • Anmeldeschluss

  • Mittwoch, 17.11.2021

Zielsetzung

Anhand des echtzeitfähigen Verfahrens YOLO (You only look once) wird die Umsetzung, das Training und der Einsatz moderner Methoden zur Objekterkennung vermittelt. Die wichtigsten Komponenten des Verfahrens werden im Zuge des Workshops von den Teilnehmern selbst implementiert. Dank eines synthetischen Datensatzes kann das Training und die Anwendung des Verfahrens innerhalb kurzer Zeit geübt werden. Der Umgang mit state-of-the-art Frameworks wie Keras und Tensorflow werden geschult und ein tiefes Verständnis für das Verfahren wird ermöglicht.

Inhalte

  • Übersicht

  • Übersicht moderner Objekterkennungsverfahren wie RetinaNet, RCNN und YOLO
  • Objekterkennung

  • Grundlagen der Objekterkennung anhand von YOLO
  • Implementation 

  • Vorbereiten der Daten für das Training, Implementation der YOLO-Loss Funktion in Tensorflow, Auswahl von Objekten mittels non-maximum-suppression.
  • Validation 

  • Mean-Average-Precision, Precision-Recall Kurve, Interpretation der Ergebnisse und Vergleich von Modellen.

Key Learnings

Der Workshop vermittelt Ihnen den Einsatz moderner Objekterkennungsverfahren:

  • Sie kennen die grundsätzliche Funktionsweise, Stärken und Schwächen moderner Objekterkennungsverfahren.
  • Sie verstehen tiefgehend das YOLO Objekterkennungsverfahren und sind in der Lage dies für eigene Projekte einzusetzen.
  • Sie haben erste Erfahrungen mit Keras, Tensorflow und numpy.
  • Sie kennen Methoden zur Beurteilung und zum Vergleich von Objekterkennungsverfahren.

Teilnahmebedingungen

Die Basisschulung wird in Kleingruppen ab mind. 3 TeilnehmerInnen durchgeführt.