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01OKT. 2022
Lehrstuhlnews
LMS News – Oktober 2022
Jedes Jahr verleiht das Bayerische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst fünf Preise in Höhe von 2.000 € für hevorragende Hochschulabschlüsse von Studentinnnen. Wir gratulieren herzlich unserer Kollegin Anna Meyer (links im Bild), die dieses Jahr den Preis vom Wissenschaftsminister Markus Blume überreicht bekommen hat.
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01SEP. 2022
Lehrstuhlnews
LMS News – September 2022
Am 19. August 2022 fand nach einer mehrjährigen Pause endlich wieder ein EMSig-Kolloquium statt. Wir hörten einige interessante Vorträge über aktuelle Entwicklungen im Bereich des Healthcare, der Audiokompression und der Bildbearbeitung. Außerdem beglückwünschen wir die Preisträger des „Best Master Thesis Awards,“ Anna Meyer, und des „Best Bachelor Thesis Awards“, Felix Bogner.
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01AUG. 2022
Lehrstuhlnews
LMS News – August 2022
Sicherheit im Straßenverkehr: Wir freuen uns, dass unser Kollege Kristian Fischer erfolgreich ein Journal Paper mit dem Thema „Boosting Neural Image Compression for Machines Using Latent Space Masking“ veröffentlichen konnte. Das Paper beschreibt, wie man neuronale Netze für eine hocheffiziente Bildkompression mit derm Ziel der Objektdetektion verwenden kann. Das Bild zeigt beispielhaft das Ergebnis der […]Sicherheit im Straßenverkehr: Wir freuen uns, dass unser Kollege Kristian Fischer erfolgreich ein Journal Paper mit dem Thema „Boosting Neural Image Compression for Machines Using Latent Space Masking“ veröffentlichen konnte. Das Paper beschreibt, wie man neuronale Netze für eine hocheffiziente Bildkompression mit derm Ziel der Objektdetektion verwenden kann. Das Bild zeigt beispielhaft das Ergebnis der […]
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01JULI 2022
Lehrstuhlnews
LMS News – Juli 2022
Erfrischende Neuigkeiten in den heißen Sommermonaten: Wir gratulieren unserem Kollegen Kamal Nambiar zur erfolgreichen Publikation eines Journal Papers zum Thema A Self-Trained Model for Cloud, Shadow and Snow Detection in Sentinel-2 Images of Snow- and Ice-Covered Regions. In diesem wird gezeigt, dass man mit Hilfe von ausgefeilten Techniken des Maschinellen Lernens die Bedeckung der Landschaft […]Erfrischende Neuigkeiten in den heißen Sommermonaten: Wir gratulieren unserem Kollegen Kamal Nambiar zur erfolgreichen Publikation eines Journal Papers zum Thema A Self-Trained Model for Cloud, Shadow and Snow Detection in Sentinel-2 Images of Snow- and Ice-Covered Regions. In diesem wird gezeigt, dass man mit Hilfe von ausgefeilten Techniken des Maschinellen Lernens die Bedeckung der Landschaft […]
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01JUNI 2022
Lehrstuhlnews
LMS News – Juni 2022
Deep Learning am LMS – Schlagwörter wie „Künstliche Intelligenz“ und „Maschinelles Lernen“ sind zur Zeit in aller Munde. Der LMS ist in der Forschung ganz vorne dabei und beschäftigt sich mit Themen wie der Bild- und Videokompression mittels tiefer Faltungsnetzwerke (convolutional neural networks). Außerdem betrachten wir den Einfluss von klassischer Videocodierung auf die Detektionsgenauigkeit ausgewählter […]Deep Learning am LMS – Schlagwörter wie „Künstliche Intelligenz“ und „Maschinelles Lernen“ sind zur Zeit in aller Munde. Der LMS ist in der Forschung ganz vorne dabei und beschäftigt sich mit Themen wie der Bild- und Videokompression mittels tiefer Faltungsnetzwerke (convolutional neural networks). Außerdem betrachten wir den Einfluss von klassischer Videocodierung auf die Detektionsgenauigkeit ausgewählter […]
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01MAI 2022
Lehrstuhlnews
LMS News – Mai 2022
Noch mehr Open Source am LMS: Für die Verbreitung unserer Open-Source Projekte nutzen wir einen eigens eingerichteten Gitlab-Server, auf dem viele unserer Projekte der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen. Dieses Mal möchten wir auf PADIS hinweisen, „Probabilistic Approach to Dynamic Image Sampling“, bei dem dynamisch die Art des Samplings für ein Bild angepasst wird. Außerdem möchten […]Noch mehr Open Source am LMS: Für die Verbreitung unserer Open-Source Projekte nutzen wir einen eigens eingerichteten Gitlab-Server, auf dem viele unserer Projekte der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen. Dieses Mal möchten wir auf PADIS hinweisen, „Probabilistic Approach to Dynamic Image Sampling“, bei dem dynamisch die Art des Samplings für ein Bild angepasst wird. Außerdem möchten […]
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