Bachelor/Master Thesis: Deep Learning with Randomized 3D Simulations The success of deep learning is evident through successes in a variety of fields, e.g. image recognition, search engines and even intelligent games such as AlphaGo [1]. One of the typical challenges within deep learning approaches is that the algorithm tends to be biased on a given dataset and performs poorly to previously unseen data. Although simulations can aid real world data to provide the desired quantity, even highly realistic simulations lack imperfections and nuances of real data, thus making transferability to real-world a problem. One way to bridge the gap between simulation and reality is randomizing simulation attributes. This has many advantages: one has the possibility to sufficiently sample the complete parameter space of the simulation (given enough experiments), the DL algorithm can face situations that may not be necessarily conceptualized by human planning, and “incoherent” data can increase the robustness of the algorithm. Virtual test track in VEROSIM The goal of this work is to explore the possibilities of randomizing simulation data and its effects on modern Deep Learning methods. Randomization may also be developed into explorative sampling of particular areas of the parameter space of the simulation, which may result in finding more critical regions and failure cases in a shorter time compared to purely random sampling (Monte-Carlo sampling). For a given use-case, the student shall inquire the best parameters and their domain for randomization, and what (if any) advantages can one achieve with the training of Deep Learning algorithms. Randomized parameters lead to different outcomes The simulation environment is VEROSIM, a multi-domain 3D simulation platform that already offers different models. Programming is possible in C++, Python and MATLAB. The particular use case shall be an existing model in VEROSIM, e.g. a self-navigating vehicle, a rover exploring an alien planet. Study can also be carried out on a simpler model to bypass model complexities and focus purely on simulation randomization and DL attributes. The thesis can be carried out in English or German. [1] AlphaGo: https://deepmind.com/alpha-go Key Words: 3D Simulation, Deep Learning, Domain Randomization, Scenario Variation Supervisor: Maqbool
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