Thesis work- Fotorealistisk omvärldsgenerering

Bakgrund

Mycket har hänt i grafikvärlden sedan grafikprocessorer började användas till annat än just grafik. På senare tid har maskininlärning börjat användas för fotorealistisk rendering av objekt, en teknik som benämns Neural Radience Fields, (NeRF). NeRF går ut på att man utifrån ett insamlat dataset (bilder, video) tränar en modell som lär sig representera objektet i fråga från alla håll, vilket resulterar i ett 3D-objekt som kan användas i simulerade virtuella världar för att bygga upp komplexa realistiska scener som kan användas för olika ändamål.

Detta examensarbete utgår från denna metod med intention att applicera den på naturliga omvärldar, filmade med drönare, I syfte att återskapa dessa digitalt. Genom att använda den digitala representationen i en simulator där man även kan introducera andra virtuella objekt kan man träna ML-modeller att detektera dessa. Arbetet går ut på att undersöka och jämföra metoder för att skapa en automatiserad process för NeRF-baserade representationer av egeninsamlad data och presentera dessa i relevant simuleringsverktyg. Viss data finns, men det finns även möjlighet att samla in egen data med drönare.



Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap

Den du är idag
Arbetet är lämpligt för dig med intresse för grafik, maskininlärning och simulatorer.
Du är i slutet av din civilingengörs-utbildning eller motsvarande och ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Du bör ha kunskaper i maskininlärning och grafik/3D-objektgenerering.