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<!doctype html><html data-theme=light lang=de xmlns=http://www.w3.org/1999/xhtml><head><meta charset=UTF-8><meta content="Mein Portfolio, Blog und allgemeine Präsenz online" name=description><meta content="width=device-width,initial-scale=1" name=viewport><meta content=#FF7E3C name=theme-color><meta content=#CC5A26 media=(prefers-color-scheme:dark) name=theme-color><title>Coding-Beispiele - Aron Petau</title><link href=https://aron.petau.net/de/project/coding/ rel=canonical><link href=https://mastodon.online/@reprintedAron rel=me><meta content=@reprintedAron@mastodon.online name=fediverse:creator><link href=/favicon/favicon-96x96.png rel=icon sizes=96x96 type=image/png><link href=/favicon/favicon.svg rel=icon type=image/svg+xml><link rel="shortcut icon" href=/favicon/favicon.ico><link href=/favicon/apple-touch-icon.png rel=apple-touch-icon sizes=180x180><meta content="Aron Petau" name=apple-mobile-web-app-title><link href=/favicon/site.webmanifest rel=manifest><link crossorigin href=https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.7.2/css/all.min.css integrity=sha512-... referrerpolicy=no-referrer rel=stylesheet><link title="Aron Petau - Atom Feed" href=https://aron.petau.net/atom.xml rel=alternate type=application/atom+xml><style>:root{--accent-color:#ff7e3c}[data-theme=dark]{--accent-color:#cc5a26}@media (prefers-color-scheme:dark){:root:not([data-theme=light]){--accent-color:#cc5a26}}</style><link href=https://aron.petau.net/style.css rel=stylesheet><link href=https://aron.petau.net/css/timeline.css rel=stylesheet><link href=https://aron.petau.net/css/mermaid.css rel=stylesheet><link href=https://aron.petau.net/css/skills.css rel=stylesheet><link href=https://aron.petau.net/css/gallery.css rel=stylesheet><script defer src=https://aron.petau.net/closable.js></script><script defer src=https://aron.petau.net/copy-button.js></script><script data-goatcounter=https://awebsite.goatcounter.com/count defer src=https://aron.petau.net/count.js></script><script defer src=https://aron.petau.net/fuse.js></script><script defer src=https://aron.petau.net/search-fuse.js></script><script defer src=https://aron.petau.net/theme-switcher.js></script><script type=module>import mermaid from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@11/dist/mermaid.esm.min.mjs';
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Aus mehreren Projekten zu KI und maschinellem Lernen, die ich während meines Bachelor-Programms mitentwickelt habe, habe ich dieses ausgewählt, da ich denke, dass es gut dokumentiert ist und Schritt für Schritt erklärt, was wir dort tun.<h3 id=Bild-Superauflösung_mittels_Faltungsneuronaler_Netze_(Nachbildung_einer_Arbeit_von_2016)>Bild-Superauflösung mittels Faltungsneuronaler Netze (Nachbildung einer Arbeit von 2016)</h3><p>Bild-Superauflösung ist ein enorm wichtiges Thema in der Computer Vision. Wenn es ausreichend fortgeschritten funktioniert, könnten wir all unsere Screenshots, Selfies und Katzenbilder aus der Facebook-Ära 2006 und sogar von davor nehmen und sie auf moderne 4K-Anforderungen hochskalieren.<p>Um ein Beispiel dafür zu geben, was im Jahr 2020, nur 4 Jahre nach der hier vorgestellten Arbeit, möglich ist, wirf einen Blick auf dieses Video von 1902:</p><iframe allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen class=youtube-embed referrerpolicy=strict-origin-when-cross-origin src=https://www.youtube-nocookie.com/embed/EQs5VxNPhzk></iframe><p>Die von uns betrachtete Arbeit von 2016 ist deutlich bescheidener: Sie versucht nur ein einzelnes Bild hochzuskalieren, aber historisch gesehen war sie eine der ersten, die Rechenzeiten erreichte, die klein genug waren, um solche Echtzeit-Video-Hochskalierung zu ermöglichen, wie du sie im Video (von 2020) siehst oder wie sie Nvidia heutzutage zur Hochskalierung von Videospielen verwendet.<p>Beispiel einer Super-Resolution-Aufnahme. Das neuronale Netz fügt künstlich Pixel hinzu, sodass wir unser bescheidenes Selfie endlich auf einem Werbeplakat platzieren können, ohne von unserem durch Technologie verformten und verpixelten Gesicht entsetzt zu sein.<div id=image-gallery><ul class=gallery><li class=gallery-item><a class=lightbox href=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_lr.png target=_blank> <img alt="Ein Beispielbild mit niedriger Auflösung, das als Vergleichsbasis dient." src=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_lr.png> </a> <p class=caption>Eine niedrigauflösende Probe</p><li class=gallery-item><a class=lightbox href=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_hr.png target=_blank> <img alt="Ein hochauflösendes Bild, das als Referenz-Ground-Truth für den Vergleich mit anderen Proben dient." src=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_hr.png> </a> <p class=caption>Eine hochauflösende Probe. Dies wird auch als 'Ground Truth' bezeichnet</p><li class=gallery-item><a class=lightbox href=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_sr.png target=_blank> <img alt="Ein Beispielbild, bei dem die Auflösung künstlich mittels eines Bildverbesserungsalgorithmus erhöht wurde." src=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_sr.png> </a> <p class=caption>Der künstlich vergrößerte Bildausschnitt, der aus dem Algorithmus resultiert</p><li class=gallery-item><a class=lightbox href=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_loss.png target=_blank> <img alt="Ein Graph, der die beim Training des Modells verwendete Verlustfunktion illustriert und die Leistung des Modells im Zeitverlauf zeigt." src=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_loss.png> </a> <p class=caption>Ein Graph, der eine exemplarische Verlustfunktion zeigt, die während des Trainings angewendet wurde</p><li class=gallery-item><a class=lightbox href=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_cos_sim.png target=_blank> <img alt="Eine Visualisierung der pixelweisen Kosinus-Ähnlichkeit, die verwendet wird, um zu quantifizieren, wie ähnlich das generierte Bild dem Ground-Truth-Bild ist." src=https://aron.petau.net/de/project/coding/sample_cos_sim.png> </a> <p class=caption>Eine qualitative Messung, die wir verwendeten, war die pixelweise Kosinus-Ähnlichkeit. Sie wird verwendet, um zu messen, wie ähnlich die Ausgabe- und Ground-Truth-Bilder sind</p></ul></div><p><a href="https://colab.research.google.com/drive/1RlgIKJmX8Omz9CTktX7cdIV_BwarUFpv?usp=sharing">Das Python-Notebook für Bild-Superauflösung in Colab</a><h3 id=MTCNN_(Anwendung_und_Vergleich_einer_Arbeit_von_2016)>MTCNN (Anwendung und Vergleich einer Arbeit von 2016)</h3><p>Hier kannst du auch einen Blick auf ein anderes, viel kleineres Projekt werfen, bei dem wir einen eher klassischen maschinellen Lernansatz für die Gesichtserkennung nachgebaut haben. Hier verwenden wir bestehende Bibliotheken, um die Unterschiede in der Wirksamkeit der Ansätze zu demonstrieren und zu zeigen, dass Multi-task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN) einer der leistungsfähigsten Ansätze im Jahr 2016 war. Da ich in das obige Projekt viel mehr Liebe und Arbeit investiert habe, würde ich dir empfehlen, dir dieses anzusehen, falls zwei Projekte zu viel sind.<p><a href="https://colab.research.google.com/drive/1uNGsVZ0Q42JRNa3BuI4W-JNJHaXD26bu?usp=sharing">Gesichtserkennung mit einem klassischen KI-Ansatz (Nachbildung einer Arbeit von 2016)</a></article><hr><nav id=post-nav><a class="post-nav-item post-nav-prev" href=https://aron.petau.net/de/project/critical-philosophy-subjectivity/> <div class=nav-arrow>Vorherige</div> <span class=post-title>Übersetzung: Critical Philosophy of Subjectivity</span> </a><a class="post-nav-item post-nav-next" href=https://aron.petau.net/de/project/bachelor-thesis/> <div class=nav-arrow>Nächstes</div> <span class=post-title>Bachelorarbeit</span> </a></nav><span class=hidden id=copy-code-text>Code kopieren</span><span class=hidden id=search-index>https://aron.petau.net/de//search_index.en.json</span><span class=hidden id=more-matches-text>$MATCHES mehr Treffer</span></main><footer id=site-footer><div class=carbonbadge id=wcb></div><script defer src=https://unpkg.com/website-carbon-badges@1.1.3/b.min.js></script><p><nav><ul><li><a href=https://aron.petau.net/de/project/>Projekte</a><li><a href=https://aron.petau.net/de/pages/privacy/>Privacy</a><li><a class=external href=https://kaesewerkstatt.petau.net>Käsewerkstatt</a><li><a class=external href=https://www.newpractice.net/author/aron-petau>New Practice Network</a></ul></nav><p>© Aron Petau, 2025<p><a class=external href=https://forgejo.petau.net/aron/awebsite>Website-Quelle</a><ul id=socials><li><a rel=" me" href=https://github.com/arontaupe title=GitHub> <i style="--icon:url("data:image/svg+xml,%3Csvg role='img' viewBox='0 0 24 24' xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'%3E%3Ctitle%3EGitHub%3C/title%3E%3Cpath d='M12 .297c-6.63 0-12 5.373-12 12 0 5.303 3.438 9.8 8.205 11.385.6.113.82-.258.82-.577 0-.285-.01-1.04-.015-2.04-3.338.724-4.042-1.61-4.042-1.61C4.422 18.07 3.633 17.7 3.633 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