BSc study project / BSc Studienprojekt (5ECTS): ”Machine Learning meets Insect Monitoring Revisited - Detecting Tiny Objects in Cluttered Natural Outdoor Environments”
"Machine Learning trifft Insect Monitoring Revisited - Erkennung winziger Objekte in unübersichtlichen natürlichen Außenumgebungen"
Over the last years the number of insects have declined dramatically. Unfortunately, ecologists and biologists are still lacking tools for non-invasive insect monitoring. In this project the students will work with a new Wildlife Insect Dataset, which offers different visual cues such as colour information and motion cues. The aim is to (1) learn about new imaging modalities and insect datasets; (2) learn about the relevant machine learning techniques; (3) develop and train adapted machine learning models to detect the tiny insects in cluttered conditions. In particular, state-of-the-art object detection algorithms will taught, which have almost universal applicability in (and outside of) Geoinformatics and are not limited to the terrestrial remote sensing data presented in this course. Note: This project has the same general topic as last semester's master study project from our group. Since there are still many open questions any participant of last semester can also participate this year.
In den vergangene Jahren ist die Zahl der Insekten dramatisch zurückgegangen, jedoch fehlt es nach wie vor an Verfahren für die nicht-invasive Überwachung von Insektenpopulationen. In diesem Projekt werden mittels eines neuen Insektendatensatzes, welcher verschiedene visuelle Hinweise wie Farbinformationen und Bewegungshinweise bietet, die folgenden Ziele verfolgt: (1) Erfahrungen mit neuen Bildgebungsmodalitäten und Insektendatensätzen zu sammeln; (2) die relevanten maschinellen Lerntechniken zu eruieren; (3) angepasste maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, um die winzigen Tiere in unübersichtlichen Umgebungen automatisiert zu erkennen. Insbesondere sollen aktuelle Algorithmen zur Objekterkennung genutzt werden, die nahezu universell in (und außerhalb) der Geoinformatik anwendbar sind und sich daher nicht auf die in dieser Arbeit vorgestellten terrestrischen Fernerkundungsdaten beschränken. Hinweis: Dieses Projekt hat das gleiche Oberthema wie das Study Project unserer Gruppe vom letzten Semester. Da es allerdings noch viele offene Fragen gibt, können Teilnehmer vom letzten Semester dieses Projekt ebenfalls wählen.
Additional information can be found in under this link. If you have further questions, do not hesitate to contact the lecturers: s.thiele@uni-muenster.de; b.risse@uni-muenster.de
- Lehrende/r: Benjamin Risse
- Lehrende/r: Sebastian Thiele