Maschinelles Lernen in der Signalverarbeitung
Im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, liegt der Schwerpunkt sowohl auf der Grundlagenforschung als auch auf der angewandten Forschung. Algorithmen des maschinellen Lernens werden für die Erkennung von Anomalien, die Schätzung von Unsicherheiten, die Erkennung von Unregelmäßigkeiten, das Lernen mit wenigen Daten (few-shot learning), das Lernen mit verrauschten Labels sowie für hardwarenahe Probleme wie die Modellkomprimierung und den effizienten Aufbau neuronaler Netzarchitekturen entwickelt. Die Anwendungen umfassen automatisiertes Fahren, Computer Vision, medizinische Bildanalyse und Signalverarbeitung. Beispiele für praktische Probleme sind die Vorhersage von Trajektorien und Bewegungen, die Lokalisierung sowie die Segmentierung von Bildern und Punktwolken.
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Tsaregorodtsev, Alexander, Buchholz, Michael, Belagiannis, Vasileios, Automated Automotive Radar Calibration With Intelligent Vehicles, arXiv preprint arXiv:2306.13323, 2023. |
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Holzbock, Adrian, Hegde, Achyut, Dietmayer, Klaus, Belagiannis, Vasileios, Data-Free Backbone Fine-Tuning for Pruned Neural Networks, arXiv preprint arXiv:2306.12881, 2023. |
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Tsaregorodtsev, Alexander, Holzbock, Adrian, Strohbeck, Jan, Buchholz, Michael, Belagiannis, Vasileios, Automated Static Camera Calibration with Intelligent Vehicles, arXiv preprint arXiv:2304.10814, 2023. |
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Schmidt, Julian, Huissel, Pascal, Wiederer, Julian, Jordan, Julian, Belagiannis, Vasileios, Dietmayer, Klaus, RESET: Revisiting Trajectory Sets for Conditional Behavior Prediction, arXiv preprint arXiv:2304.05856, 2023. |
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Briegleb, Annika, Haubner, Thomas, Belagiannis, Vasileios, Kellermann, Walter, Localizing Spatial Information in Neural Spatiospectral Filters, arXiv preprint arXiv:2303.08052, 2023. |
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Dawoud, Youssef, Bouazizi, Arij, Ernst, Katharina, Carneiro, Gustavo, Belagiannis, Vasileios, Knowing What To Label for Few Shot Microscopy Image Cell Segmentation, Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2023. |
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Hornauer, Julia, Belagiannis, Vasileios, Heatmap-Based Out-of-Distribution Detection, Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2023. |
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Ülger, Osman, Wiederer, Julian, Ghafoorian, Mohsen, Belagiannis, Vasileios, Mettes, Pascal, Multi-Task Edge Prediction in Temporally-Dynamic Video Graphs, 33rd British Machine Vision Conference 2022, {BMVC} 2022 |
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Liu, Yuyuan, Ding, Choubo, Tian, Yu, Pang, Guansong, Belagiannis, Vasileios, Reid, Ian, Carneiro, Gustavo, Residual Pattern Learning for Pixel-wise Out-of-Distribution Detection in Semantic Segmentation, arXiv preprint arXiv:2211.14512, 2022. |