Abschlussarbeiten

Wenn Sie Studierende*r an der UHH sind und an einer Abschlussarbeit mit unserer Gruppe interessiert sind, wenden Sie sich gern an Dr. Christian Wilms. Unten finden Sie zur Orientierung und Inspiration über mögliche Themen eine Liste mit ausgewählten Titeln von B.Sc. und M.Sc. Arbeiten, die in unserer Gruppe abgeschlossen wurden. Werfen Sie diesbezüglich auch einen Blick auf unsere aktuellen Publikationen.

Auswahl abgeschlossener Masterarbeiten:
- A Deep Learning Approach for Top-down Attention with Attribute Preference
- Salient object detection with AttentionMask
- 3D Segmentation in the Context of Inscriptions
- Active Visual Object Search Using Reinforcement Learning
- Saliency-Guided Sign Language Recognition
- Object Discovery in 3D Scenes via Shape Analysis using Adapted PCLV
- Learning Efficient Deep Feature Representations for Indoor Visual Positioning

Auswahl abgeschlossener  Bachelorarbeiten:
- Integration von Kanteninformationen in das Superpixel-Verfahren SLIC
- Weakly Supervised Object Detection in RoboCup Scenarios
- Superpixel-basierte Nachverarbeitung von Objektdetektionsalgorithmen
- Locating the source of a WLAN signal using multiple robots and Dec-POMDP planning
- Lokalisierung von Flugzeug-Leitwerken
- Logoerkennung mittels AttentionMask auf dem QMUL-OpenLogo Benchmark
- Klassifikation von Airline-Logos auf Flugzeugleitwerken unter Verwendung von Convolutional Neural Networks

Voraussetzungen:
Sie sollten einige Vorkenntnisse in Computer Vision haben, bevor Sie sich für eine Abschlussarbeit in diesem Bereich entscheiden. Für eine B.Sc.-Arbeit sollten Sie zumindest die Vorlesung "Einführung in die Bildverarbeitung" besucht haben oder über gleichwertige Kenntnisse verfügen. Für eine M.Sc.-Arbeit sollten Sie die Vorlesungen "Computer Vision 1" und "Computer Vision 2" und im Idealfall auch das Masterprojekt Computer Vision besucht haben oder über gleichwertige Kenntnisse verfügen. Vorkenntnisse im Maschinellen Lernen sind ebenfalls hilfreich.