Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #11 – Finaler Tag Part 1

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Heute ist der finale Tag von Part 1. Es ist nicht viel passiert seit gestern. Wir haben lediglich den Code etwas aufgeräumt und ein paar kleine Fixes/Verbesserungen gemacht. Wir sind ziemlich glücklich, dass der erste Teil des Projekts so erfolgreich verlaufen ist. Natürlich hatten wir Herausforderungen zu bewältigen, aber wir haben dabei auch viel gelernt! […]

Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #9 & #10

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Heute haben wir das finale Coding abgeschlossen und unsere bis hier her entstandene Software einmal auf die Wildnis losgelassen (zumindest auf Bilder aus der Wildnis!). Die Performance ist gut und auch mit den Erkennungsraten kann man zufrieden sein. Auch wenn weiße/graue Schilder immer noch schwer zu erkennen sind, werden sie einigermaßen oft gefunden und und […]

Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #7 & #8

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Heute haben wir erfolgreich die Schwierigkeiten bezüglich dem Finden von Regionen überwunden und das Ganze nicht wie angedacht mit einer SVM und EA oder Partikel Schwarm Kombination, sondern mit relativ einfachen Heuristiken. Nachdem relativ schnell klar war, dass der SVM+EA Ansatz zu langsam sein würde, haben wir uns durch einige relativ alte Paper gelesen, in […]

Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #5 & #6

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Endlich haben wir eine Architektur gefunden, welche ziemlich gut zu funktionieren scheint. Wir haben auch 1000 weitere Bilder annotiert. Insgesamt haben 3000 Schilder/Ampeln in unserem Datenset + 800 vom German Traffic Sign Detection Benchmark. Im nächsten Schritt haben wir einen ganzen Haufen an Data-Augmentation angewandt, um noch mehr Trainingssamples zu generieren (verschiedene jpeg-Kompressionen, Rotation zwischen […]

Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #4

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Tag #4 war etwas langweilig. Wir haben verschiedene NN-Architekturen ausprobiert und haben im Grunde nichts anderes gemacht als den ganzen Tag zugesehen wie die Netze trainiert wurde. Wir haben dabei fünf verschiedene Architekturen ausprobiert und die letzte scheint dabei am besten zu funktionieren. Aber trotzdem sind wir davon überzeugt, dass noch bessere Ergebnisse möglich sind […]

Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #3

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Heute konnten wir die ersten Tests mit unserem überarbeiteten Framework und dem erweiterten Datenset starten. Leider dauerte das Preprocessing und das Annotieren der Bilder länger als erwartet (~1h manuelles Bearbeiten und ~3h automatisches Bearbeiten). Dennoch konnten wir heute das Trainieren starten und hatten als Ziel 120.000, was auf der GTX 1060 ungefähr 3-5h dauert. Da […]

Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #2

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Heute haben wir eine ganz simple Straßenschild-Erkennung basierend auf Neuronalen Netzen (Selective Seatch und Deep Convolutional Neural Networks, also ein RCNN2 Ansatz ) gebaut. Wir haben uns fürs Trainieren das “German Traffic Sign Detection Benchmark”1 geholt. Für das Neuronale Netz an sich benutzen wir Caffe. Nachdem wir unser Netz auf das Datenset trainieren haben lassen, […]

Entwicklung eines selbstfahrenden Autos – Tag #1

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Heute ist es endlich soweit! Heute haben wir ein kleines Hobby-Projekt gestartet mit dem Namen “Basic Autonomous Driving Agent using Self-made Software Chauffeur” oder in kurz “BADASS Chauffeur”! Ich freue mich schon seit Jahren auf diesen Tag. In der Vergangenheit hatte ich bereits mehrmals versucht etwas derartiges umzusetzen, die Ergebnisse jedoch waren nie befriedigend. Manchmal […]

Machine Learning – Spam-Erkennung

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Der heutige Post beschäftigt sich mit der Frage wie Machine Learning im einfachsten Fall funktioniert. Um uns das Konzept hinter Machine Learning zu verdeutlichen werden wir eine sehr einfache Spam-Erkennung entwickeln. Konkret lernen wir dabei folgendes: Machine Learning Übersicht: Wie kann eine Maschine lernen? Was lernt die Maschine überhaupt? Naiver Bayes-Classifier: Was ist das? Was […]

“Do It Yourself” – Texterkennungssoftware

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Heute sehen wir uns an, wie man mit einfachen Mitteln und Methoden eine Texterkennungssoftware basteln kann, ohne dabei abhängig von Tesseract u.ä. zu sein. Wir werden dabei folgendes kennen lernen: Semantic Local Binary Patterns (S-LBP): Als Feature Extraction-Methode1 Histogramme: Als Möglichkeit einzelne Features effizient zusammen zu fassen k-Nearest-Neighbor Classifier: Als einfache aber mächtige Möglichkeit zur […]