Masterarbeit: Erkennung und Segmentierung von suggestiver Kleidung

Fraunhofer ICT Group; Darmstadt; On-site; EUR 8,900 - 12,000; Full time

Job summary

Fraunhofer-Gesellschaft in Darmstadt sucht eine Masterandin bzw. einen Masterand zur Erkennung und Segmentierung von erotischer Kleidung. Sie arbeiten an Dataset-Aufbau, Annotationen und Modellentwicklung mit klassischen CV-Ansätzen wie YOLO/Mask R-CNN.

Ziel ist die Evaluierung der Erkennung erotischer Kleidung und deren Abgrenzung von anderen Kategorien mittels moderner Deep-Learning-Verfahren. Die Arbeit bietet Einblicke in Schnittstellen von Forschung und industrieller Anwendung.

Qualifications

• Sehr gute Studienleistungen, Durchschnitt ≤ 2,2.
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning.
• Gute Python-Kenntnisse, PyTorch-Erfahrung von Vorteil.
• Idealerweise Kenntnisse in Computer Vision / Objekterkennung.
• Bereitschaft, mit erotischem oder pornografischem Bildmaterial zu arbeiten.

Responsibilities

• Aufbau eines Datensatzes zur Objekterkennung bzw. Segmentierung.
• Nutzung vortrainierter state-of-the-art Modelle wie SAM, um Annotationen zu generieren.
• Training von Modellen wie YOLO, RT-DETR, Mask R-CNN.
• Analyse existierender Datensätze hinsichtlich der vorkommenden Kleidung.
• Evaluierung der trainierten Modelle auf geeigneten Datensätzen.

Skills

Machine Learning

Python

Computer Vision

Eigenständige Einarbeitung

Education

Gute Studienleistungen (Durchschnitt 2,2)

Tools

YOLO

RT-DETR

Mask R-CNN

Job description

Masterarbeit: Erkennung und Segmentierung von suggestiver Kleidung

Die Fraunhofer-Gesellschaft ( www.fraunhofer.de ) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Hintergrund/Motivation:
Zur Erkennung von erotischem und pornografischen Bildmaterial werden häufig Modelle eingesetzt, welche menschliche Haut, Körperteile oder Szenen erkennen können. Mithilfe von entsprechenden Datensätzen [1] lassen sich Klassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle trainieren. Es gibt allerdings auch Bilder, welche offensichtlicht erotisch oder pornografisch sind, welche aber durch herkömmliche Methoden nicht erkannt werden können. Dies trifft z.B. auf Personen in hautenger Latex- oder Lederbekleidung zu. Existierende Ansätze im Bereich des "Human Parsing" können personen und deren Kleidung bereits gut segmentieren. Außerdem existieren Datasets wie Fashionpedia [2], welche Segmentierungsmasken und Labels für Kleidungsstücke beinhalten.

Ziel:
Ziel dieser Masterarbeit ist es zu untersuchen, ob und in welchem Umfang Kleidungsstücke zur Erkennung von erotischem und pornografischem Bildmaterial genutzt werden können. Zunächst soll recherchiert werden, welche bereits existierenden Ansätze sich zur Bearbeitung der Fragestellung eignen. Lücken in bestehenden Datensätzen und Modellen sollen beschrieben und durch eigene Daten und Modelle geschlossen werden. Auf Basis der entwickelten Methoden soll anschließend evaluiert werden, (1) ob eine zuverlässige Erkennung erotischer Kleidung möglich ist und (2) ob sich erotische und pornografische Bilder anhand erkannter Kleidung von anderen Kategorien abgrenzen lassen. Hierbei sollen auf unterschiedliche Gegenklassen evaluiert werden, wie z.B. Alltags-, Sport oder Strandbilder.

Ergebnisse:
Als Teil dieser Masterarbeit sollen die folgenden Ergebnisse erzielt werden:

• Datensatz mit Annotationen für die Erkennung erotischer Kleidung.
• Implementierung neuer Ansätze zur Erkennung und Segmentierung von erotischen Kleidungsstücken.
• Klassifizierung der gefundenen Kleidungsstücke.
• Evaluierung der Modelle, sowohl bezogen auf Objekterkennung/Segmentierung als auch Klassifizierung (pornografisch/erotisch/normal).

Hier sorgst Du für Veränderung

• Aufbau eines Datensatzes zur Objekterkennung bzw. Segmentierung.
• Nutzung vortrainierter state-of-the-art Modelle wie SAM 3, um Annotationen zu generieren.
• Training von Modellen wie YOLO, RT-DETR, Mask R-CNN.
• Analyse existierender Datensätze hinsichtlich der vorkommenden Kleidung.
• Evaluierung der trainierten Modelle auf geeigneten Datensätzen.

Hiermit bringst Du Dich ein

• Sehr gute Studienleistungen mit einer Durchschnittsnote von maximal 2,2
• Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning und dem Training neuronaler Netze.
• Gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise erste Erfahrung mit PyTorch.
• Idealerweise Kenntnisse in Computer-Vision und Objekterkennung/Segmentierung.
• Motivation, sich eigenständig in neue und aktuelle Forschungsthemen einzuarbeiten.
• Bereitschaft mit erotischem oder pornografischem Bildmaterial zu arbeiten.
• Interesse an wissenschaftlicher Forschung.

Was wir für Dich bereithalten

• Selbstständige Arbeitszeiteinteilung
• Einblicke in das Schnittfeld von akademischer Forschung und industrieller Anwendung.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

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