392253 Project: Human Action Annotation and Recognition (Pj) (SoSe 2026)
Inhalt, Kommentar
-
Human Action Recognition aims to automatically understand what people are doing in videos, which is essential for applications like human–robot interaction, workplace safety, and assistive technologies. In this project, you are going to annotate time-series data and apply transfer learning using the resulting labeled dataset. Tasks: 1. Define a set of action classes for the raw video data. 2. Annotate each action instance using an annotation tool such as Label Studio. 3. Fine-tune a pretrained model on the labeled dataset to recognize human actions or detect transitions between actions in video. References: - Torch video classification: https://docs.pytorch.org/vision/0.8/models.html#video-classification - PyTorchVideo (video understanding library): https://pytorchvideo.readthedocs.io/en/latest/model_zoo.html - https://mmaction2.readthedocs.io/en/latest/user_guides/inference.html - https://github.com/huggingface/notebooks/blob/main/examples/video_classification.ipynb
Lehrende
Termine ( Kalendersicht )
| Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
|---|---|---|---|---|---|
| nach Vereinbarung | n.V. | CITEC 0.114 | 13.04.-24.07.2026 |
Fachzuordnungen
| Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-WP-CIT-x Kognitive Interaktionstechnologie (Schwerpunkt) Kognitive Interaktionstechnologie (Schwerpunkt) | Vertiefendes Projekt | Studieninformation | |
| - | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
| 39-Inf-WP-KI-x Künstliche Intelligenz (Schwerpunkt) Künstliche Intelligenz (Schwerpunkt) | Vertiefendes Projekt | Studieninformation | |
| - | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
- Adresse:
- SS2026_392253@ekvv.uni-bielefeld.de
- Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
- Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_662758416@ekvv.uni-bielefeld.de
- Hinweise:
- Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
- Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
- Freitag, 16. Januar 2026
- Letzte Änderung Zeiten:
- Mittwoch, 7. Januar 2026
- Letzte Änderung Räume:
- Mittwoch, 7. Januar 2026
- Art(en) / SWS
- Projekt (Pj) / 4
- Einrichtung
- Technische Fakultät
- Fragen oder Korrekturen?
- Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
- Planungshilfen
- Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
- Link auf diese Veranstaltung
- Wenn Sie diese Veranstaltungsseite verlinken wollen, so können Sie einen der folgenden Links verwenden. Verwenden Sie nicht den Link, der Ihnen in Ihrem Webbrowser angezeigt wird!
- Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
- https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=662758416
- Seite zum Handy schicken
-
Klicken Sie hier, um den QR Code zu zeigen
Scannen Sie den QR-Code:
- ID
- 662758416
Zum Seitenanfang