SHK – Ereignisbasiertes Sehen – Objekterkennung/Lernen

Das Robotic Interactive Perception Lab sucht eine studentische Hilfskraft für ein Forschungsprojekt im Bereich event-basiertes Multi-Object-Tracking. Event kameras sind eine neue Art von Kameras, die Helligkeitsänderungen als asynchrone “Events” pro Pixel codieren. Um das Potential der Kameras auszunutzen, werden neue Computer-Vision-Algorithmen benötigt.

Als Teil des Robotic Interactive Perception Lab und des Forschungsclusters „Science of Intelligence“ hilfst du bei der Erforschung neuartiger neuronaler Netze zur asynchronen Eventverarbeitung.

Aufgaben:

● Reproduktion aktueller Veröffentlichungen zum ereignisbasierten Algorithmen

● Implementierung ereignisbasierter Objekterkennungsalgorithmen

● Integration der Softwarekomponenten in eine bestehende Tracking-Pipeline

Qualifikationen:

● eingeschriebene/r Student*in

● Programmiererfahrung mit Python,

● Kenntnisse der Computer Vision-Grundlagen

● Kenntnisse in mindestens einem Deep Learning Framework (z. B. PyTorch, Tensorflow) sind von Vorteil

English:

SHK – Event-based Vision – Object detection/Lerning 

The robotic interactive perception lab is looking for a student research assistant for a research project in event-based multi object tracking. Event cameras are a new type of cameras, which encode brightness changes as asynchronous events on a per-pixel basis.

To take advantage of the data sparsity, new computer vision algorithms are needed.

As part of the Robotic Interactive Perception Lab and the research cluster “Science of Intelligence”, you help in exploring new types of neural networks for asynchronous event processing.

Tasks:

● reproduce recent publications in event-based algorithms

● implementation of event-based object detection algorithms

● integration of the software components in an existing tracking pipeline

Qualifications:

● enrolled student

● programming experience with Python,

● knowledge of Computer Vision basics

● knowledge in at least one Deep Learning Framework (e.g. PyTorch, Tensorflow) is a plus

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Ihre schriftliche Bewerbung mit Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersichtrichten Sie bitte an die u.g. Beschäftigungsstelle.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.

TU Berlin, Fakultät IV, Sekr. MAR 5-5 FG Robotic Interactive Perception
Contact: Friedhelm Hamann, Marchstr. 23, 10587 Berlin
Email: f.hamann@campus.tu-berlin.de