Herausforderung

  • Hohe Bildverzerrung bei den Aufnahmen
  • Qualitativ und quantitativ mangelhafte Trainingsdaten

Methodik

  • Generierung hochwertiger erweiterter Trainingsdaten mithilfe einer angepassten Methode zur Erzeugung von Fischaugenbildern aus normalen Bildern
  • Entwicklung von Deep-Learning-Architekturen, die speziell für Fischaugenbilder optimiert sind
  • Ensemble-Methoden, die mehrere Modelle kombinieren, um die Leistung zu verbessern

Ergebnis & Mehrwert

  • Die Architektur konnte nicht nur die starke Verzerrung von Fischaugenbildern bewältigen, sondern auch den Datenmangel ausgleichen
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