März 2025
Objekterkennung ohne Performance-Verlust
Viele Entwickler kämpfen mit langsamen Modellen. Wir zeigen, wie Sie YOLO-Architekturen optimieren und trotzdem 60 FPS erreichen können.
Was passiert in der Computer-Vision-Welt
Entdecken Sie neue Techniken, praktische Ansätze und aktuelle Entwicklungen. Wir teilen echte Erfahrungen aus der Praxis und konkrete Lösungen für häufige Herausforderungen.
März 2025
Februar 2025
Segmentierung ohne teure Hardware
Semantic Segmentation muss nicht kompliziert sein. Mit MobileNet-Backbone können Sie auf normalen Laptops trainieren und gute Ergebnisse erzielen.
Januar 2025
Vorverarbeitung macht den Unterschied
Schlechte Eingabebilder führen zu schlechten Ergebnissen. Diese drei OpenCV-Techniken verbessern die Erkennungsrate um durchschnittlich 23%.
Wie echte Projekte funktionieren
Die meisten Tutorials zeigen perfekte Beispiele mit sauberen Datensätzen. In der Realität sehen die Dinge anders aus. Lichtverhältnisse ändern sich ständig, Kameras liefern inkonsistente Bilder, und Objekte verhalten sich nicht wie im Training.
Wir arbeiten mit echten Szenarien. Unsere Teilnehmer lernen, wie sie mit unvollständigen Daten umgehen, Modelle robust machen und Performance-Probleme in Produktionsumgebungen lösen.
82% unserer Teilnehmer setzen das Gelernte innerhalb von 4 Wochen in echten Projekten um.
Worüber wir schreiben
Praktische Themen aus der täglichen Arbeit mit Computer Vision
Modell-Optimierung
Wie Sie Inferenzzeiten reduzieren, ohne Genauigkeit zu verlieren.
14 ArtikelDatenaufbereitung
Augmentation, Labeling und Qualitätskontrolle für bessere Trainingsergebnisse.
22 ArtikelPerformance-Tuning
GPU-Auslastung maximieren und Bottlenecks identifizieren.
18 ArtikelDeployment-Strategien
Von lokaler Inferenz bis Cloud-Integration mit praktischen Beispielen.
11 Artikel