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Prewrite/1. Einleitung.md

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+# Motivation
+Deep learning Methoden sind vielversprechende Ansätze um zuverlässige Eye-Tracking und Pupillen-Erkennungs-Anwendungen zu implementieren. Wie im maschinellen Lernen und insbesondere beim deep-learning üblich, ist eine große Menge von Daten nötig, um robuste Modelle trainieren zu können. Das bedeutet, dass viele Bilder von Augen mit dazugehöriger Segmentierungsmaske vorhanden sein müssen. Abgesehen von der Menge an Daten, muss diese auch von guter Qualität sein und am besten so nah an der später verwendeten Hardware sein, um die sogenannte Domain-Gap (oder auch sim-to-real Gap), also die ..., so gering wie möglich zu halten. Nur so ist es möglich effektive und zuverlässige neuronale Netze zu trainieren. Diese Datensätze können manuell erstellt werden, sind aber sehr Aufwändig. Des Weiteren ist es wichtig, dass der verwendete Datensatz so Divers wie möglich ist. Das beginnt im Falle von Augenbildern mit einfachen dingen, wie Acessoirs (Brillen) oder Schminke. Aber selbstverständlich auch auf den Unterschieden zwischen ethnischen Gruppen.
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+Ein anderer Ansatz um solche Datensätze zu erstellen ist es, sie synthetisch zu erzeugen....