Module

Einführung & Lernziele
Einführung & Lernziele
  • Was ist Objekterkennung?
  • Anwendungsfälle & Workflow
  • Ziele des Kurses & der App
Fortschritt: 20%
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YOLO-Grundlagen
YOLO-Grundlagen
  • Architektur & Konzepte
  • Bounding Boxes, IoU, NMS
  • Modelvarianten & Formate
Fortschritt: 35%
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Daten & Annotation
Daten & Annotation
  • Label-Qualität & Klassen
  • Bounding-Box-Editor
  • Export im YOLO-Format
Fortschritt: 50%
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Augmentierung & Preprocessing
Augmentierung & Preprocessing
  • Flip, Crop, Color-Jitter
  • Resize & Letterbox
  • Datensatzbalancierung
Fortschritt: 10%
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Training im Browser
Training im Browser
  • Dataset laden & prüfen
  • Starten & pausieren
  • Checkpoints & Export
Fortschritt: 65%
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Hyperparameter & Schedules
Hyperparameter & Schedules
  • Epochen, Batch, ImgSize, LR
  • Augment-Stärke & Regulierung
  • Best Practices
Fortschritt: 40%
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Evaluation & Metriken
Evaluation & Metriken
  • mAP, Precision/Recall
  • PR-Kurven & Conf-Schwellen
  • Fehleranalyse
Fortschritt: 75%
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Inferenz & Export
Inferenz & Export
  • Live-Feed & Datei-Upload
  • Confidence & NMS einstellen
  • Ergebnisse exportieren
Fortschritt: 55%
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Deployment & Performance
Deployment & Performance
  • WebGPU/WebGL & WASM
  • Quantisierung & Optimierung
  • PWA-Offline & Caching
Fortschritt: 5%
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Transfer Learning & Domain Adaptation
Transfer Learning & Domain Adaptation
  • Pretrained Weights (z. B. COCO) nutzen
  • Layer Freezing & Fine-Tuning
  • Class-Mapping & Head-Reinitialisierung
  • Umgang mit Domain Shift
Fortschritt: 15%
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Recht & Datenschutz (DSGVO)
Recht & Datenschutz (DSGVO)
  • Kameraeinsatz: Einwilligung & Hinweispflichten
  • Zweckbindung, Speicherfristen, Rechte Betroffener
  • Anonymisierung/Pseudonymisierung von Bilddaten
  • Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) – wann nötig?
Fortschritt: 20%
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