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.

NICE-SLAM is a neural radiance field based SLAM algorithm. It has been published with results from indoor datasets ( https://arxiv.org/abs/2112.12130 ). Use an automotive dataset (A2D2, BDD, KITTI, nuScenes etc.) to test its capabilities on outdoor/automotive images and benchmark it. https://github.com/cvg/nice-slam