Laufzeitberechnung von CNNs

Laufzeitberechnung von CNNs

Umfeld

„Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ hat das Ziel die Produktion in der Medizintechnik zu verbessern. Die Abschlussarbeit ist im Kontext eines selbstlernendes Verfahren, welches automatisch Fehler im Flechtmuster von kardiovaskulären Implantaten (Stents) erkennt und darauf aufbauend optimierte Anpassungsparameter vorschlägt, angesiedelt.

Zur praktischen Realisierung eines solchen System ist es von Vorteilen die Laufzeit des Systems berechnen zu können, da somit bspw. der Hardwarebedarf entsprechend angepasst werden kann. Da das System im Bereich Machine Vision angesiedelt ist, kommen u.a. CNNs zum Einsatz.

 

Ziele

  • Untersuchen und beschreiben der Laufzeit von
  • CNN-Architekturen bzw.
  • Der einzelnen Layer-Typen,
  • Praktischer Vergleich der berechneten und realen Laufzeit
  • Sowie untersuchen der Korrespondenz der berechneten und realen Laufzeit anhand weiterer Kriterien wie Hardwareeinsatz, Programmiersprache, etc.

 

Voraussetzungen

  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen
  • Deutsch und Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift
  • Mathematisches Grundverständnis
  • Praktische Programmiererfahrung sind hilfreich (vorzugsweise in Python oder C++)
  • Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning bzw. Deep Learning sind hilfreich