Künstliche Intelligenz und Cultural Heritage: Upper Brandberg – Im Louvre der Felsmalerei

Übung im Sommersemester 2018, mittwochs von 12:00 bis 13:30 Uhr im Archäoinformatikpool, Weyertal. Gemeinsam mit Eimard Fäder und Prof. Øyvind Eide.

Studienleistung und Modulprüfungsteil

Studienleistung Hauptseminar

Deadline: 27. Juli 2018 (Abgabe work in progress)

  • (regelmäßige Teilnahme)
  • Code und Assets (Bilder, etc.) sind auf GitHub frei zugänglich
  • Code ist dokumentiert (oder selbstdokumentierend)
  • Kurze Dokumentation auf oberster Ebene des Repository (README.md)
  • Laufendes System

Modulprüfungsteil (finale Projektabgabe)

Deadline: 31. August 2018

  1. Jede Teilnehmerin / jeder Teilnehmer schreibt ein Essay von mindestens 1700 Wörtern (Deckblatt und Literaturverzeichnis ausgenommen) über:
    • die verwendeten Technologien (z.B. Künstliche Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Haar Cascades, etc. etc.) und ihren theoretischen Hintergrund
    • über den eigenen Part im Projekt (Selbstkritik).
  2. Finale Abgabe von Code, Assets, Implementation und Dokumentation.

Keine eidesstattliche Erklärung!

Veranstaltungsbegleitende Materialien

Impett, L. and Moretti F. (2017). Totentanz. Operationalizing Aby Warburg’s Pathosformeln.
Pamphlets of the Stanford Literary Lab 16. https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet16.pdf, https://litlab.stanford.edu/pamphlets/

Veranstaltungsroadmap

11.04.2018 — Kick-Off: Oliver Vogels und Eymard Fäder geben einen Überblick über die einzigartige Felskunst des Brandbergs, Namibia.

brandberg-pager_faeder-vogels

Hausaufgaben zum 18.04.2018

Jedes Gruppenmitglied individuell:

  • Stöbern Sie durch die Datenbasis unserer Veranstaltung: http://projects.hki.uni-koeln.de/brandberg/albums/book-zid0824731/.
  • Know your Tools: Informieren Sie sich über:
  • Nachdem Sie sich für einen Beschäftigungsgegenstand entschieden haben: Installieren Sie OpenCV und / oder TensorFlow und / oder Caffe und / oder Caffe2.
  • Lernen Sie Ihr gewähltes Computer Vision- / Machine Learning Framework kennen: Gehen Sie (Praxis) ein Tutorial durch.

Innerhalb der Gruppe:

  • Diskutieren Sie in Ihrer Gruppe, womit Sie sich in diesem Semester beschäftigen möchten.
  • Beschreiben Sie Ihren gewählten Anwendungsfall für Künstliche Intelligenz / Computer Vision / Deep-/Machine Learning in einem kurzen Dokument (max. eine DIN-A4 Seite). In Ihrem Dokument findet sich sowohl eine erste Beschreibung Ihres Projektes als auch ein Überblick über die Gruppenkonstellation (Name, Emailadresse).
  • Senden Sie Ihr Dokument bis Montag, den 16.04.2018 an jan.wieners@uni-koeln.de.
  • Bereiten Sie für die nächste Sitzung am 18.04.2018 einen kurzen Vortrag (max. 7 Min., English, please) vor, in dem Sie über Ihr Projekt informieren.

18.04.2018 — Kurzvorträge

Projektgruppen

n = 42 (X)

25.04.2018 — Praxis

02.05.2018 — Zwischenstand, Praxis, Technologien (OpenCV, TensorFlow, GitHub, etc.)

09.05.2018 — Praxis

16.05.2018 — Kurze Zwischenstandspräsentationen

  • I: Kemper, Law, Demmer, Eilers
    • OpenCV + Python + Haar Cascades
    • Überlegung, auf anderes Framework umzusteigen
  • II: Yilmaz, Bakir — nicht anwesend
  • III: Gärtner, Sloboda, Lohmann
    • OpenCV + TensorFlow
    • Muster (z.B. Red, Weak Red) und Figuren isolieren, aufbereiten und erkennen.
    • Arbeit mit Munsell Soil Color Chart.
  • IV: Wichert, Oehlke, Busch, Khellaf
    • Objektisolierung mit OpenCV + Tensor Flow
    • Verwendung von LabelImg zur Generierung von Trainingsdaten
    • Convolutional Neural Network (CNN)
    • Problem: train-dir missing
  • V: Angelidou, Fischer, Hoßdorf, Salbert
    • Arbeit mit Matlab + R
    • Binäre Klassifikation Mensch vs. Tier
  • VI: Evers, Vu, Limberger, Dahl
    • TensorFlow
    • Klassifikation Mensch, Tier, etc.
    • Einzelne Bilder ausgeschnitten
  • VII: Bambach, Boente, Krueger
    • TensorFlow
    • Klassifikation von Tieren nach Tierart
    • Manuelle Identifikation von Tieren, Tiere in eigenen Ordner; problematisch: zu wenige Tiere
    • Tipp: OpenCV-Tool, um Trainingsdaten zu variieren
    • Anmerkung E. Fäder: Taxonomien und Hierarchien berücksichtigen
  • VIII: Bala, Buacan, Hermann, Niehues, Wieringa
    • OpenCV + Python + Haar Cascades
  • IX: Fischer, Fritz, Pöschel, Casters
    • TensorFlow + Object Detection
    • Menschen von Objekten trennen, Fokus auf Objekten
    • Kategorisierung: Ausstattung, Kleidung, Waffen
    • Bilderdatenbank erstellt mit einzelnen Objekten
    • Jupyter zur Darstellung
  • X: Schäfer, Dickmann, Hautermans, Roland, Mönch
    • Klassifikation von Menschen
    • Manuell Figuren ausgeschnitten und skaliert, nach Frau und Mann sortiert
    • TensorFlow + tflearn / CNN + TensorBoard
    • Evtl. Webinterface bauen
  • XI: Svane, Wodzinski, Schroeder
    • OpenCV + Python
    • Klassifikation: Mensch vs. Tier
    • Bildvorverarbeitung: Automatisiertes Entfernen von Text
  • XII: Martin König
    • Intention: Automatisierte Erkennung von Zahlen in Bildern
    • Evtl. Nutzung von TensorFlow.js für Web- / Mobile-Interface
    • Erkennungsrate zunächst schlecht
    • TensorFlow Keras (tf.keras), lässt sich in tensorflow.js verwenden

23.05.2018 — Pfingstferien

30.05.2018 — Gastvortrag Klaus Günther

06.06.2018 — Besprechung Roadmap, freie Arbeit

Bitte senden Sie mir bis zum 11.06.2018 eine kurze Dokumentation (einschließlich Screenshots) Ihrer bisherigen Arbeiten. Und eine grobe Roadmap, die über Ihre intendierten Arbeiten der nächsten sechs Wochen informiert.

Bis zum 11.06.2018 erhaltene Dokumentationen:

  • I: Kemper, Law, Demmer, Eilers √
  • II: Yilmaz, Bakir √
  • III: Gärtner, Sloboda, Lohmann √ (verspätet verspätet)
  • IV: Wichert, Oehlke, Busch, Khellaf √
  • V: Angelidou, Fischer, Hoßdorf, Salbert √ (verspätet)
  • VI: Evers, Vu, Limberger, Dahl √
  • VII: Bambach, Boente, Krueger √
  • VIII: Bala, Buacan, Hermann, Niehues, Wieringa √ (verspätet)
  • IX: Fischer, Fritz, Pöschel, Casters √
  • X: Schäfer, Dickmann, Hautermans, Roland, Mönch √
  • XI: Svane, Wodzinski, Schroeder √
  • XII: Martin König √

13.06.2018 — Freie Projektarbeit

20.06.2018 — Zwischenstandspräsentationen

27.06.2018 — Freie Arbeit

04.07.2018 — Zwischenstandspräsentationen

  • I: Kemper, Law, Demmer, Eilers
  • II: Yilmaz, Bakir √
  • III: Gärtner, Sloboda, Lohmann √
  • IV: Wichert, Oehlke, Busch, Khellaf √
  • V: Angelidou, Fischer, Hoßdorf, Salbert √
  • VI: Evers, Vu, Limberger, Dahl √
  • VII: Bambach, Boente, Krueger (√)
  • VIII: Bala, Buacan, Hermann, Niehues, Wieringa
  • IX: Fischer, Fritz, Pöschel, Casters √
  • X: Schäfer, Dickmann, Hautermans, Roland, Mönch √
  • XI: Svane, Wodzinski, Schroeder (√)
  • XII: Martin König

11.07.2018 — Freie Arbeit

18.07.2018 — Abschlusspräsentation, Diskussion

Eingegangene Abschlussarbeiten