Visual Intelligence Hackathon (Echtzeit Videoanomalieerkennung)

Ein Auto, das auf einem Parkplatz steht? Normal.Das gleiche Auto, das auf einer Autobahn steht? Jetzt möchtest du wahrscheinlich mehr wissen.Dieser kleine Unterschied ist genau der Punkt, an dem die meisten Computer Vision-Systeme Schwierigkeiten haben.Am 5. September bringen wir KI/ML-Ingenieure, Forscher, Studenten und Multimodal-AI-Entwickler für einen ganzen Tag zusammen, um an einem Problem zu arbeiten:Können wir ein kleines Vision-Language-Modell lehren, in Echtzeit zu erkennen, was in einem Live-Drohnenvideo wirklich wichtig ist?Und nein, dies ist kein Hackathon, bei dem man etwas Cooles „promptet“ und es um 18:00 Uhr vorführt.Du wirst mit echtem Drohnenmaterial, begrenzten GPU-Kapazitäten und einem verworrenen visuellen Kontext arbeiten, der dieses Problem wirklich knifflig macht.Die HerausforderungEine Drohne, die über eine Stadt fliegt, könnte Tausende von völlig gewöhnlichen Momenten sehen.Und dann gibt es den einen Moment, der zählt.Ein Fahrzeug hat eine Panne auf der Autobahn. Oder der Verkehr staut sich langsam. Oder Rauch erscheint dort, wo er nicht sein sollte, oder etwas Ungewöhnliches.Der schwierige Teil ist, dass ein Objekt selbst normalerweise nicht die Anomalie ist. Der Kontext ist es.Traditionelle Objekterkenner können dir sagen, was sie sehen. Die Herausforderung besteht darin, etwas zu bauen, das verstehen kann, ob das, was es sieht, ungewöhnlich genug ist, um Aufmerksamkeit zu erfordern.Vision-Language-Modelle können über diesen Kontext nachdenken, aber große Modelle sind zu langsam und teuer, um kontinuierlich über Live-Video-Feeds zu laufen.Deshalb machen wir das Problem schwieriger:Mach es mit einem kleinen Modell funktionsfähig. Mach es in Echtzeit funktionsfähig. Und mach es wirtschaftlich genug, dass es schließlich über viele Drohnenfeeds gleichzeitig laufen könnte.Was du den Tag über tun wirstWir werfen dir nicht um 9 Uhr ein Problemstatement und lassen dich allein mit Stack Overflow.Der Morgen beginnt mit einer hochmodernen Sitzung zur Videoanomalieerkennung, verwandten Arbeiten in der Robotik und Computer Vision sowie Demos vom FlytBase-Team.Dann wird gebaut.Du könntest ein kleines Vision-Language-Modell feintunen, ein größeres Modell destillieren, eine leichte Erkennungs- + Verifizierungspipeline aufbauen, aktuelle Forschung umsetzen oder etwas ausprobieren, an das keiner von uns gedacht hat.Der Ansatz ist offen.Die Einschränkung macht es interessant.Was du bekommstDie vollständige Problemstellung, Bewertungsrichtlinien und das Einreichungsformat werden am Tag bekanntgegeben.Wer sollte teilnehmen?Das ist für dich, wenn du mit, lernst oder ernsthaft neugierig bist auf:Computer Vision · Multimodal AI · Vision-Language Modelle · Videoverständnis · Modellfeinabstimmung · Destillation · Effiziente Inferenz · Anomalieerkennung · Open-Set-ErkennungKI/ML-Ingenieure, Forscher, Studenten und Entwickler sind alle willkommen.Du musst nicht wissen, was die Antwort ist, wenn du hereinkommst.Du solltest bereit sein, zu codieren, zu experimentieren, zu trainieren, ein paar Mal zu scheitern und weiterzumachen.Eine wichtige Sache: Komm mit deinem bereits getesteten Coding-Setup und Model-Zugang. Wenn du planst, zu feintunen, habe auch deine Trainingsumgebung bereit.Wir würden lieber den Tag damit verbringen, das eigentliche Problem zu lösen, als gegen CUDA zu kämpfen.Der Tag09:00 – 09:30 Frühstück + die Leute treffen, mit denen du zusammenbauen wirst09:30 – 11:00 Stand der Technik: Videoanomalieerkennung + verwandte Robotik/CV-Arbeiten + FlytBase-Demos11:00 – 18:00 bauen, trainieren, testen, Dinge zerbrechen, es erneut versuchen18:00 – 19:00 Ausgewählte Demos + ErgebnisseDatum: 5. September 2026 Uhrzeit: 09:00 – 19:00Wenn du deine Wochenenden damit verbringst, Papers zu lesen, Modelle zu feintunen, mit Vision-Systemen zu experimentieren oder dich zu fragen, was passiert, wenn multimodale KI die Benchmark verlässt und auf chaotisches Live-Video trifft...wirst du wahrscheinlich in diesem Raum sein wollen.Registriere dich und komm, um mit dem AI Hackers Collective zu bauen. Trete der WhatsApp-Gruppe für alle Updates bei: https://chat.whatsapp.com/EYb3jCdtcS31Ul1jWe0wWF?s=cl&p=i&mlu=4