Ez egy előző félévben kiírt, archivált téma.
A téma a BME VIK és Continental Deep Machine Learning Competence Center együttműködésében létrejött PIA (Professional Intelligence for Automotive) részeként kerül meghirdetésre. A témára magyar és külföldi hallgatókat egyaránt várunk. A téma részletes kiírása angol nyelven érhető el. Részletek a PIA programról: https://smartlabai.medium.com/pia-projects-perseverance-e3a659bfca82 Tudományos érdeklődés esetén lehetőség van kutatási munkára is, a téma elméleti kihívásokat tartalmaz, amely TDK konferencián való részvételhez is megfelel. A téma diplomáig, illetve akár PhD témaként is folytatható. Elvárás: Korrekt, egyenletes munkavégzés, proaktívitás, olvasás szintű angoltudás. Előny: "Deep Learning a gyakorlatban Python és LUA alapon" (VITMAV45) tárgyban szerzett 4-es vagy 5-ös osztályzat.
Reasoning about the 3D world is an essential task for autonomous driving systems. Acquiring the 3D structure of a scene is usually achieved by recording a point cloud with expensive LiDAR sensors (limiting factor). Neural rendering based reconstruction methods might provide an alternative solution. The literature of NERF based solutions is very large, the student should review the literature and find methods which are best suitable for outdoor scenes with possible moving vehicles.