Masterarbeit: Erkennung und Segmentierung von suggestiver Kleidung

Fraunhofer Institute for Secure Information Technology SIT; Darmstadt; On-site; EUR 50,000 - 70,000; Full time

Benefits offered by this job

Selbstständige Arbeitszeiteinteilung

Einblicke in akademische Forschung

Job summary

Ein führendes Forschungsinstitut in Deutschland sucht einen talentierten Mitarbeiter zur Entwicklung von Modellen zur Erkennung erotischer Bilder. Sie werden Datenbanken aufbauen, bestehende Ansätze analysieren und neuronale Netze trainieren. Ideale Kandidaten haben gute Kenntnisse in Machine Learning, Python und Interesse an Computer Vision. Flexible Arbeitszeiten und Einblicke in akademische Forschung werden geboten. Wenn Sie motiviert sind, innovative Forschung zu betreiben, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

Qualifications

• Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning und dem Training neuronaler Netze.
• Gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise erste Erfahrung mit PyTorch.
• Interesse an wissenschaftlicher Forschung.

Responsibilities

• Aufbau eines Datensatzes zur Objekterkennung bzw. Segmentierung.
• Training von Modellen wie YOLO, RT-DETR, Mask R-CNN.
• Evaluierung der trainierten Modelle auf geeigneten Datensätzen.

Skills

Machine Learning

Python

Computer Vision

Objekterkennung

Neuronal Netze

Tools

PyTorch

YOLO

Mask R-CNN

Job description

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 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, welche Segmentierungsmasken und Labels für Kleidungsstücke beinhalten.

Ziel

Untersuchen, ob und in welchem Umfang Kleidungsstücke zur Erkennung von erotischem und pornografischem Bildmaterial genutzt werden können. Dazu soll zunächst recherchiert werden, welche bestehenden 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, ob eine zuverlässige Erkennung erotischer Kleidung möglich ist und ob sich erotische und pornografische Bilder anhand erkannter Kleidung von anderen Kategorien abgrenzen lassen, z.B. Alltags-, Sport oder Strandbilder.

Ergebnisse

• 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).

Deine Aufgaben

• 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.

Dein Profil

• 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 dir bieten

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

Verwandte Arbeiten

[1] Phan, D. D. et al., LSPD: A Large-Scale Pornographic Dataset for Detection and Classification — https://inass.org/wp-content/uploads/2021/09/2022022819.pdf

[2] Jia, M. et al., Fashionpedia: Ontology, Segmentation, and an Attribute Localization Dataset — https://arxiv.org/pdf/2004.12276

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Kennziffer: 82692 Bewerbungsfrist: