Fraunhofer Darmstadt
Master's Thesis: Modelling Approaches and Loss Design for Precise Age Estimation
Aufgaben
Systematischer Vergleich von Modellierungsansätzen und Verlustfunktionen für Altersschätzung sowie Entwicklung neuer robuster Methoden.
Anforderungen
Gute ML- und neuronale Netzwerk-Kenntnisse, Python-Erfahrung (PyTorch), idealerweise Computer Vision und Gesichtserkennung.
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Master's Thesis: Modelling Approaches and Loss Design for Precise Age EstimationMaster's Thesis: Modelling Approaches and Loss Design for Precise Age EstimationDarmstadtSIT - Secure Information Technology
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