Researcher for Statistical 3D Model of Quadrupeds (f/m/div)

Das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) führt Forschung durch, um intelligente Systeme zu entwickeln, die wahrnehmen, lernen und interagieren. Durch grundlegende Forschung in den Bereichen Computer-, Physik- und Sozialwissenschaften gestalten wir künstliche Intelligenz und Robotik, um Wissen voranzubringen und der Gesellschaft zu nutzen.

Wir schaffen die realistischsten menschlichen und tierischen Avatare für den Einsatz in Forschung, Film, virtueller Realität, Biologie und Medizin. Mit einzigartigen 3D- und 4D-Erfassungsanlagen, maschinellem Lernen, Computer Vision und fortschrittlicher Grafik modellieren wir jede Nuance, wie Menschen und Tiere aussehen und sich bewegen. Wir entwickeln Algorithmen zur Schätzung von menschlicher Form und Bewegung in Bildern, Videos und RGB-D-Sequenzen. Unsere Ansätze definieren den aktuellen Stand der Technik, und wir treiben diese Methoden und Systeme ständig voran, um eine bessere Genauigkeit zu erreichen. Unsere zukünftige Arbeit zielt darauf ab, automatische 3D-Pose, -Form und -Textur von Tieren aus Bildern zu generieren, die in freier Wildbahn aufgenommen wurden.

Dieses Projekt zielt darauf ab, die Lücke zwischen neu entwickelten, hochmodernen statistischen Modellen für Vierbeiner und der physischen Welt zu schließen. Wir arbeiten mit der Schwedischen Universität für Agrarwissenschaften und dem Nationalen Forschungsrat von Italien zusammen, um ein anatomisch genaues 3D-Modell zu entwickeln, das für biologische Anwendungen auf der Grundlage eines der größten Datensätze von Tierscans verwendet werden kann.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Erstellung einer Methode zur Extraktion von Mesh-Darstellungen von Form und Pose aus Bilddaten unter Nutzung bestehender Methoden und/oder Entwicklung neuer Ansätze.
• Erstellung generativer Methoden für hyperrealistische Szenen und Extraktion von hochauflösenden neuen Ansichten.
• Training von Multi-View- und Single-View-Mesh-Extraktionsmodellen.
• Validierung der Methode in einem realen biologischen Kontext.

Ausbildung und Erfahrung

• Starker Hintergrund in Computer Vision, insbesondere Erfahrung in der Modellierung von menschlicher und tierischer Form.
• Erfahrung mit 3D-Visions-Themen wie 3D-Mesh-Modellen, statistischer Formmodellierung und artikulierter Pose-Schätzung.
• Solide ML/AI-Grundlagen.
• Starke Programmierkenntnisse in Python (CUDA ist ein Plus).
• Praktische Erfahrung mit 3D- und bildbasierten Computer Vision.
• Erfahrung in der Implementierung von 3D-Computer-Vision-Algorithmen und im Training von End-to-End-Maschinenlernmodellen (von der Datensammlung und dem Design bis zur Evaluierung).
• Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Deep Learning, einschließlich Frameworks wie PyTorch.
• Ein MSc ist erforderlich, zusätzlich einige Jahre Berufserfahrung oder ein PhD.
• Gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

Unser Angebot

In dieser Arbeitsumgebung werden Sie mit modernsten Technologien im Bereich Computer Vision und Multi-Sensor-Systemen konfrontiert. Das MPI für Intelligente Systeme ist eines der weltweit führenden Forschungsinstitute für maschinelles Lernen, Computer Vision und Robotik und untersucht die Konzepte von Intelligenz und autonomem Verhalten in künstlichen Systemen auf unterschiedlichen Längenskalen. Die Position eignet sich ideal für Kandidaten, die ihre wissenschaftlichen und kulturellen Horizonte insbesondere im Bereich der 3D-Bewegungserfassung erweitern möchten. Sie werden Teil eines dynamischen Teams internationaler Wissenschaftler, Ingenieure und Verwaltungsmitarbeiter sein. Diese Position ist auf 12 Monate befristet, und das erwartete Startdatum ist so bald wie möglich mit der Möglichkeit einer Verlängerung.

Die Max-Planck-Gesellschaft setzt sich dafür ein, die Anzahl der Menschen mit Behinderungen in ihrer Belegschaft zu erhöhen, und ermutigt daher qualifizierte Personen, sich zu bewerben. Die Max-Planck-Gesellschaft strebt nach Geschlechtergerechtigkeit und Vielfalt. Darüber hinaus möchte die Max-Planck-Gesellschaft die Anzahl der Frauen in ihrer Belegschaft in den Bereichen erhöhen, in denen sie unterrepräsentiert sind, und ermutigt daher ausdrücklich Frauen zur Bewerbung.

Bewerbung

Bei Fragen zur Position wenden Sie sich bitte an Keiko Kitagawa und Dr. Senya Polikovsky. Bewerber sollten ihren Lebenslauf, zwei Referenzen (mit Kontaktdaten), ein GitHub-Konto oder andere Seiten, die ihre Programmierkenntnisse zeigen, sowie ein einseitiges Dokument, das die folgenden Fragen beantwortet, einreichen: Erklären Sie kurz einige der Herausforderungen bei der Abbildung von 2D- zu 3D-Formen und wie Ihr Ansatz diese Herausforderung angehen würde. Wie werden die poseabhängigen Deformationen im VAREN-Modell dargestellt und wie unterscheidet sich dies vom SMPL-Modell?

Bitte laden Sie die angeforderten Dokumente als ein einzelnes Bewerbungspaket in einer einzigen PDF-Datei in unser Bewerbungsportal hoch. Nur vollständige Bewerbungen mit den Dokumenten, einschließlich des Schreibens, können berücksichtigt werden. Die Position bleibt offen, bis sie besetzt ist. Wenn Sie eine schriftliche Bewerbung bevorzugen, können Sie diese ebenfalls senden. Bitte senden Sie diese an: MPI-IS, Keiko Kitagawa, Max-Planck-Ring 4, 72076 Tübingen.

Der Bewerbungsschluss ist offen, bis die Stelle besetzt ist.