Innovativer Algorithmus zur Objekterkennung in Videos auf ISM 2019
DI Hannes Fassold, Senior Researcher bei JOANNEUM RESEARCH DIGITAL, hielt auf der IEEE ISM Konferenz einen Vortrag über ressourceneffiziente Objekterkennung durch die gemeinsame Nutzung von Backbone-CNNs (eng. Convolution Neural Networks). Diese Arbeit, die gemeinsam mit DI Werner Bailer, Senior Researcher bei DIGITAL, erstellt wurde, befasst sich mit dem Problem der gemeinsamen Nutzung eines Backbone-CNNs für verschiedene Aufgaben, um z.B. die Erkennung zusätzlicher Klassen zu ermöglichen, wenn ein trainiertes Netzwerk bereits bereits zur Verfügung steht. Darüber hinaus präsentierte er ein Poster zum Thema "Echtzeit-Erkennung und -Verfolgung von Objekten, Texten und Logos sowohl in konventionellem als auch in 360°-Video". Die Technologie kombiniert einen leistungsfähigen, Deep Learning-basierten Objektdetektor (YoloV3) mit hochwertigen Optical-Flow-Verfahren.
Beide Forschungsarbeiten sind sehr wichtig für viele Anwendungsfälle (wie z.B. Echtzeit-Videoverarbeitung, autonomes Fahren und Edge-Computing), bei denen es entscheidend ist, ein leichtgewichtiges Netzwerk zu haben, das in Echtzeit auf dem Gerät arbeiten kann.
Hannes Fassold mit der Teilnehmer/innen des Symposiums. Credit: JOANNEUM RESEARCH
Die Forschung im Bereich Multimedia-Computing befasst sich im Allgemeinen mit der Präsentation, Integration und Berechnung eines oder mehrerer Medien, wie Text, Bild, Grafik, Audio, Video, soziale Daten sowie Daten, die von verschiedenen Sensoren gesammelt werden. Das 21. IEEE International Symposium on Multimedia (ISM 2019) fand in San Diego im Dezember 2019 statt. Es ist die Flagschiff Konferenz des IEEE Technical Committee on Multimedia (TCMC) und ein internationales Forum für Forscher, um Informationen über den Stand der Technik und die Praxis des Multimedia-Computing auszutauschen sowie die aufkommenden Forschungsthemen zu identifizieren und die Zukunft des Multimedia-Computing zu definieren.
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