Vorträge

Vorträge am Institut für Signalverarbeitung und Systemtheorie

Vorträge am ISS finden immer in unserem Seminarraum statt (Raum 2.282).

Bitte beachten Sie, dass Vorträge, die mit 1 markiert sind, nicht öffentlich sind.

2021

Datum: Do. 17.06.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Man Luo
Titel: Feature Selection Using Deep Learning

Datum: Do. 17.06.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Janaranjani Palaniswamy
Titel: ?

Datum: Do. 10.06.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Florian Bender
Titel: State Representation Learning towards better Robustness in Deep Reinforcement Learning

Datum: Do. 10.06.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Pascal Schlachter
Titel: Anomaly Detection on Industrial Image Data1

Datum: Do. 10.06.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Liangyu Zhong
Titel: Label Smoothing from Predictions Improves Uncertainty Calibration in Deep Neural Networks1

Datum: Do. 27.05.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Chengcheng Hou
Titel: Implementation of Body Region Classification in 2D CT Images of Arbitraty Orientation for a Deep-Learning-based Multi Task Learning System"

Datum: Do. 27.05.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Janina Sanzi
Titel: Merkmalsanalyse für die automatisierte Bildinhaltserkennung in zweidimensionalen CT-Bildern

Datum: Do. 27.05.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Aya Ghoul
Titel: Evaluation and optimization of non-rigid registration in k-space

Datum: Do. 20.05.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Adnan Karol
Titel: Handcrafted machine learning versus Deep Learning: Decoding neurophysiological signals for workload and emotion classification

Datum: Do. 06.05.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Cathrin Senst
Titel: State Representation Learning for Atari

Datum: Do. 06.05.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Yaseen Sabry El-Zawahry
Titel: Runway Localization on Final Approach Using Deep Neural Networks

Datum: Do. 06.05.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Patrick Will
Titel: Investigation of polarimetric landmarks for self-localization in automated driving1

Datum: Do. 29.04.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Manuela Zimmer
Titel: Landmark Prediction in Medical Imaging Data using Graph Neural Networks

Datum: Do. 15.04.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Nico Lösch
Titel: Efficient Medical Image Segmentation with Graph Neural Networks

Datum: Do. 25.03.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Mohit Kalra
Titel: False Positive Predictor for Autonomous Perception Systems

Datum: Do. 25.03.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Panduran Hegde
Titel: Investigation of Generative Models for Automated Organ Segmentation in PET Images with Deep Learning

Datum: Do. 25.03.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Birgit Ast
Titel: Meta Learning for semantic medical image segmentation

Datum: Do. 18.03.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Christoph Stärk
Titel: Active learning strategies for automatic segmentation in multi-modality imaging

Datum: Do. 11.03.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Mohit Kalra
Titel: False Positive Predictor for Autonomous Perception Systems

Datum: Do. 25.02.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Tong Wang
Titel: Global-Pooling-Based Feature Selection for Image Classification

Datum: Do. 18.02.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Fernando Leon
Titel: Automatic Lesion Segmentation and Staging in a cohort of melanoma patients acquiered with multi-modal hybrid imaging

Datum: Do. 04.02.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Julio Borges
Titel: Contrastive Learning with Causal Mechanisms

Datum: Do. 04.02.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Phillip Czech
Titel: ?

Datum: Do. 04.02.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Mehrdad Akhavan-Tabbakh
Titel: Modell free Segmentation of RGB-D Image for simple Objects in Grasping Experiments

Datum: Do. 28.01.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Yi Wang
Titel: Investigation and Comparison of Explainable Deep Learning Methods Ap-plied to Automated Organ Segmentation in PET Images

Datum: Do. 28.01.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Jonas Stiefelmaier
Titel: Real-Life Applications for Image-to-Image Translation1

Datum: Do. 21.01.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Niveditha Vasudevan
Titel: Siamese Networks for Biological Age estimation

Datum: Do. 21.01.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Jiaxin Sun
Titel: Exploring speech enhancement using hybrid-domain models

Datum: Do. 21.01.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Samiha Islam
Titel: Deep Leraning Algorithms for Bearing Fault Classification1

Datum: Do. 14.01.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Jiacheng Zhou
Titel: Prediction of response to immunotherapy and overall survival rate in temporal staging of melanoma patients with multimodal hybrid imaging

Datum: Do. 14.01.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Hasan Mahmood
Titel: Compact Neural Networks for 3D Object Detection1

Datum: Do. 14.01.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Yun Wu
Titel: Training of DNNs under constraints for energy efficient HW implementations1

Datum: Do. 07.01.2021, 15:00 Uhr
Vortragender: Jiali Wu
Titel: Extension of a Deep Learning Framework for Automated Segmentation of Liver, Spleen and Vertebrae from PET Images

Datum: Do. 07.01.2021, 15:45 Uhr
Vortragender: Jiacheng Zhou
Titel: Prediction of response to immunotherapy and overall survival rate in temporal staging of melanoma patients with multimodal hybrid imaging

Datum: Do. 07.01.2021, 16:30 Uhr
Vortragender: Niveditha Vasudevan
Titel: Siamese Networks for Biological Age estimation

2020

Datum: Do. 17.12.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Qian Tu
Titel: Speech denoising using hybrid deep neural networks and model-based techniques

Datum: Do. 17.12.2020, 15:45 Uhr
Vortragender: Raghavendra Karthik Kottilgel
Titel: Optimization and Improvements on the MedGAN Architecture

Datum: Do. 17.12.2020, 16:30 Uhr
Vortragender: Neal Bacher
Titel: 3-dimensional GANs for PET AC

Datum: Do. 10.12.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Weiyu Zhao
Titel: Anomaly Detection for Time Series under Different Fault Scenarios

Datum: Do. 03.12.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Louisa Fay
Titel: Erweiterung eines Deep-Learning-Frameworks für die Vorhersage des Ansprechens von
Melanom-Patienten auf Immuntherapie aus PET/MR-Bildern

Datum: Do. 03.12.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Qihao Zhou
Titel: A comparative study of rehearsal for continual learning1

Datum: Do. 03.12.2020, 16:00 Uhr
Vortragender: Yiyan Wang
Titel: Improvement of a Featured-based Approach to Automated Segmentation of Lung Tumors in PET/CT Images

Datum: Do. 19.11.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Stefan Katzschner
Titel: Explainable Deep Learning und die Implementierung der Layer Relevance Propagation für medizinische Bildanalyse

Datum: Do. 19.11.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Marius Winter
Titel: Lernen von Repräsentationen mittels selbstüberwachtem kontrastivem Lernen

Datum: Do. 05.11.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Chengcheng Hou
Titel: Extension of a Framework for Automated Segmentation of Lung Tumors in PET/CT Images

Datum: Do. 05.11.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Fabian Zehl
Titel: Automatisierte Bestimmung der individuell-optimalen Position eines neuartigen Trommelfellkontakthörgeräts auf Basis anatomischer Merkmale1

Datum: Do. 29.10.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Julian Hirsch
Titel: Weakly Supervised Localization and Segmentation for Medical Images using Class Activation Maps

Datum: Do. 15.10.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Christian Witte
Titel: Model-Based Reinforcement Learning for Gearshift Optimization in Automatic Transmission Systems1

Datum: Do. 01.10.2020, 16:00 Uhr
Vortragender: Yasmine Karoui
Titel: Machine learning framework for automatic lameness identification in dairy cattle1

Datum: Do. 01.10.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Jiacheng Yang
Titel: Realistic Human Behaviour Models for the Risk Assessment of Human-Robot Collaboration Scenarios

Datum: Do. 01.10.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Yi Zhang
Titel: Feature Selection Using Attention Mechanism in Deep Learning1

Datum: Do. 24.09.2020, 16:00 Uhr
Vortragender: Nanhao Zhang
Titel: Statistical Model based Speech Denoising

Datum: Do. 24.09.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Bowen Shi
Titel: Interference Mitigation for Automotive Chirp Sequence Radar1

Datum: Do. 24.09.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Sebastian Jung
Titel: An overview of modern model-based speech denoising techniques

Datum: Do. 27.08.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Sri Kashyap Velpuru
Titel: Semantic Segmentation of Sheet Metal Parts1

Datum: Do. 20.08.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Isabelle Heinrich
Titel: Generierung kontinuierlicher biomedizinischer Signale mittels neuronaler Netzwerke

Datum: Do. 13.08.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Malte Ebner
Titel: Learning active learning in the batch-mode setup

Datum: Do. 06.08.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Niti Baghel
Titel: From the Lab to the Real-World: Multimodal Emotion Recognition in Drivers1

Datum: Do. 06.08.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Sarah Rottacker
Titel: Evaluation von Verfahren zur Anomaliedetektion für die Defekt-klassifikation1

Datum: Do. 30.07.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Antonius Schiebelbein
Titel: Klassifikation inkohärenter Bewegungsmuster in der diffusionsgewichteten Bildgebung

Datum: Do. 30.07.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Man Luo
Titel: Insight into Modern Open Set Recognition Approaches

Datum: Do. 14.05.2020, 14:30 Uhr
Vortragender: Christian Rupp
Titel: CNN-basierte Vorhersage des Therapieansprechens von Melanom-Patienten auf Immuntherapie

Datum: Do. 23.04.2020, 14:30 Uhr
Vortragender: Charlotte Sophie Lorenz
Titel: Automated Segmentation of LIver, Spleen and Vertebra in PET Images

Datum: Di. 07.04.2020, 10:30 Uhr
Vortragender: Bassam Elmakhzangy
Titel: Radar-based stair dimensioning for empowered prosthetic limbs1

Datum: Di. 07.04.2020, 10:00 Uhr
Vortragender: Xu Pengyu
Titel: Pixel-Level Outlier Detection Using Deep Learning

Datum: Do. 26.03.2020, 14:30 Uhr
Vortragender: Deepthi Sreenivasaiah
Titel: Manifold Gaussian Processes for Transfer Learning in Bayesian Optimization

Datum: Di. 10.03.2020, 10:00 Uhr
Vortragender: Xia Qing
Titel: Learning-based Mesh Segmentation Using Graph Convolution

Datum: Do. 27.02.2020, 14:30 Uhr
Vortragender: Lukas Acker
Titel: Trainigsdaten-Reduzierung mit Hilfe von Active Learning für die automatisierte Segmentierung von Lungentumoren

Datum: Do. 27.02.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Manuela Zimmer
Titel: Analyse und Evaluation struktureller Parameter der Hüfte mittels geometrischer 3D-Modelle

Datum: Do. 20.02.2020, 14:30 Uhr
Vortragender: Sai Rahul Kaminwar
Titel: Light Weight Probabilistic Neural Architectures in Generative Adversarial
Networks

Datum: Do. 13.02.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Hannah Wagenknecht
Titel: Moderne Deep-Learning-Architekturen für medizinische Bildsegmentierung

Datum: Do. 13.02.2020, 16:00 Uhr
Vortragender: Prince Thomas
Titel: Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation

Datum: Di. 11.02.2020, 10:00 Uhr
Vortragender: Robert Marsden
Titel: Transferlernen mit tiefen Neuronalen Netzen

Datum: Do. 06.02.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Simon Krafft
Titel: Enhancement of 3D Anomaly Detection for Inline Computed Tomography1

Datum: Do. 06.02.2020, 16:00 Uhr
Vortragender: Yongjian Shen
Titel: Transfer Station detection with 2D-Lidar data using deep learning method

Datum: Do. 06.02.2020, 16:30 Uhr
Vortragender: Zhaopeng Guo
Titel: Continual Deep Reinforcement Learning

Datum: Di. 04.02.2020, 09:30 Uhr
Vortragender: Martin Wimpff
Titel: Gestenklassifizierung in biomedizinischen Zeitreihen mittels neuronaler Netzwerke

Datum: Di. 04.02.2020, 10:00 Uhr
Vortragender: Serdar Kantarci
Titel: Representation Learning for Medical Image Analysis

Datum: Di. 04.02.2020, 10:30 Uhr
Vortragender: Liangyu Zhong
Titel: Discriminative Clustering using a Bidirectional GAN

Datum: Di. 28.01.2020, 15:00 Uhr
Vortragender: Jagan Shanmugam
Titel: Latent Space Bayesian Optimization with Transfer Learning

Datum: Di. 28.01.2020, 15:30 Uhr
Vortragender: Jayasankar Thaiparambil Sajeev
Titel: GAN based self Interference cancellation in digital transceivers

Datum: Di. 28.01.2020, 16:00 Uhr
Vortragender: George Eskandar
Titel: Motion Correction of 3D scans with adversarial training

Datum: Di. 21.01.2020, 10:00 Uhr
Vortragender: Astha Astha
Titel: Unsupervised and semi-supervised correction of motion artifacts in MR

Datum: Di. 21.01.2020, 10:30 Uhr
Vortragender: Qianqian Wei
Titel: Investigation and Evaluation of novel Deep Learning Architectures for Semantic Segmentation of MR Images

Datum: Di. 21.01.2020, 11:00 Uhr
Vortragender: Louisa Fay
Titel: Neural Architecture Search with Resource Constraints1

Datum: Di. 14.01.2020, 10:30 Uhr
Vortragender: Michael Feil
Titel: Comparison of Policy Optimization and Q-Learning Methods in the Setting of Deep Reinforcement Learning

Datum: Di. 14.01.2020, 11:00 Uhr
Vortragender: Honghao Gu
Titel: Transfer learning for MR motion artifact detection

2019

Datum: Do. 12.12.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Shyamnarayan Sankarasubramanian
Titel: Voxel‐wise classification of motion artifacts from MR kspace data

Datum: Do. 12.12.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Kumar Vijeth
Titel: In-Painting of arbitrary shaped regions in MR

Datum: Do. 12.12.2019, 15:30 Uhr
Vortragender: Shi Bowen
Titel: Localization of Catastrophic Forgetting in DNN

Datum: Di. 10.12.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Lena Lehmann
Titel: Automatisierte Segmentierung von Lungentumoren in PET/CT-Bildern mit Neuronalen Netzen

Datum: Di. 10.12.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Qian Dongcheng
Titel: Prediction of response to immunotherapy and overall survival rate by deep learning in multiparametric whole-body 18F-FDG PET/MRI of advanced melanoma patients

Datum: Di. 10.12.2019, 15:30 Uhr
Vortragender: Yang Liu
Titel: Online MR scanner feedback about image artifact burden

Datum: Di. 10.12.2019, 16:00 Uhr
Vortragender: Darius Hinderer
Titel: Transparency of Deep Neural Networks for Unsupervised Learning

Datum: Di. 03.12.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Shripathi Sowmyashree
Titel: Investigation of MR image quality behavior in epidemiological cohort studies

Datum: Di. 03.12.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Christoph Brand
Titel: MR Image Quality Assessment with Deep Convolutional Neural Networks

Datum: Do. 28.11.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Marina Terron Camero
Titel: Prediction of User behaviour in a Signal Analysis Automation Tool1

Datum: Do. 28.11.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Johannes Sautter
Titel: Entwurf und Optimierung faltender neuronaler Netze zur Detektion von Defekten in EL-Aufnahmen von Solarzellen

Datum: Di. 26.11.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Aishwarya Radjesh
Titel: Implementation of a deep-learning framework for classifying objects on point clouds of LIDAR sensor1

Datum: Di. 26.11.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Friedericke Gänzle
Titel: Datenaugmentation zur retrospektiven Bewegungskorrektur mittels GANs

Datum: Di. 26.11.2019, 11:00 Uhr
Vortragender: Sahar Afi
Titel: MR-Artefaktkorrektur mechanomyograpischer Signale mittels Wavelet-Zerlegung und Unabhängigkeitsanalys

Datum: Do. 21.11.2019, 9:30 Uhr
Vortragender: Yun Wu
Titel: Continual Unsupervised Learning

Datum: Do. 21.11.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Anish Rao Bhaktharaguttu
Titel: Biological age estimation using Deep Convolutional Networks

Datum: Do. 21.11.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Nico Reick
Titel: Analyse und Vergleich von Stichprobenverfahren zur Verbesserung des Generators von GANs

Datum: Di. 19.11.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Yuvaraj Govindarajulu
Titel: Human Activity Recognition and Study of Dynamic Filter Networks for Position-Aware Detection

Datum: Di. 19.11.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Jing Liu
Titel: 3D Organ Segmentation of PET Images with CNNs

Datum: Di. 19.11.2019, 11:00 Uhr
Vortragender: Julian Hirsch
Titel: Evaluierung des Mehrwerts durch Fusion von Sensor- und Videodaten für die videobasierte Aktionserkennung1

Datum: Do. 14.11.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Wei Ge
Titel: Study of degeneraion effects in repeated generative replay

Datum: Do. 14.11.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Kumar Abinaya
Titel: Generative Models of Polyphonic Music Scores

Datum: Do. 07.11.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Alexander Schölles
Titel: Merkmalsanalyse für die Vorhersage des Ansprechens auf Immuntherapie von Melanom-Patienten anhand von PET/MR-Bildern

Datum: Do. 07.11.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: He Zhao
Titel: Feature-based segmentation of lung tumors in PET/CT images

Datum: Do. 07.11.2019, 15:30 Uhr
Vortragender: Yiyan Wang
Titel: ?

Datum: Do. 31.10.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Benjamin Tomaszewski
Titel: Camera-Based 3D Object Detection for Autnomous Driving1

Datum: Do. 31.10.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Peter Dominski
Titel: Deep Visualization for Diabetic Retinopathy Classification

Datum: Do. 17.10.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Ranjitha Asha Srinivas
Titel: Development of radar-based misalignment detection algorithms for agricultural vehicles1

Datum: Do. 10.10.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Junliang Zhuo
Titel: Continual Learning with Memory Augmented Neural Networks

Datum: Do. 10.10.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Xiangyu Yang
Titel: Automated Generation and Analysis of 3D Geometrical Models from MR Data

Datum: Di. 08.10.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Natalie Bergler
Titel: Simulation des Einflusses von Signalausreißern in der Diffusion-Tensor-Bildgebung

Datum: Di. 01.10.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Tanja Noack
Titel: Generierung statistischer Formmodelle des Hüftgelenks

Datum: Di. 01.10.2019, 10:30 Uhr
Vortragender:Tarik Yazgi
Titel: Improved deep generative replay with bidirectional generative models

Datum: Do. 26.09.2019, 10:00 Uhr
Vortragender:Zehui Wang
Titel: Untersuchung der Stimmstruktur einer professionellen Opernstimme mit digitaler Signalverarbeitung

Datum: Do. 26.09.2019, 10:30 Uhr
Vortragender:Tianyi Chen
Titel: New calculation method for vibrato analysis using Cepstrum

Datum: Di. 24.09.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Daniel Kugler
Titel: Entwicklung einer Methode zur Suche von Messdaten mit bestimmten Merkmalen1

Datum: Di. 24.09.2019, 10:30 Uhr
Vortragender:Marvin Jandt
Titel: Untersuchung und temperaturabhängige Korrektur der IQ-Imbalance eines Radarsensors1

Datum: Do. 01.08.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Caglar Altuntasoglu
Titel: Localization of Anatomical Landmarks in MR Images using Deep Reinforcement Learning

Datum: Di. 30.07.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Charlotte Lorenz
Titel: Entwicklung eines Interfaces zur Analyse der Performance eines Computer Vision Systems und des darin eingesetzten Deep Learning
Modells1

Datum: Di. 23.07.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Ulrich Plabst
Titel: Develpment of a Localization and Segmentation Pipeline for 3D MR Scans using Deep Learning

Datum: Di. 23.07.2019, 11:00 Uhr
Vortragender: Qizhen Pan
Titel: Adversarial open-set recognition for large-scale datasets

Datum: Do. 27.06.2019, 11:30 Uhr
Vortragender: Janik Steyer-Ege
Titel: Ausarbeitung und Implementierung eines Verfahrens zur
Abstandsschätzung mit Radar

Datum: Di. 25.06.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Meng Jin
Titel: Age estimation in an epidemiological MR cohort study

Datum: Di. 25.06.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Jiazhen Pan
Titel: Transfer Learning for sementic segmentation

Datum: Di. 18.06.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Kaijie Mo
Titel: Motion Correction of Complex Valued Data using GANs

Datum: Di. 04.06.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Pengyu Xu
Titel: Semantic segmentation of adipose tissue in a cohort of increased risk of diabetes

Datum: Di. 04.06.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Negar Aghanourian
Titel: Artefact Reduction in Elektromyographie Signals by Deep Learning

Datum: Di. 04.06.2019, 11:00 Uhr
Vortragender: Qianqian Wei
Titel: Study of degeneration effects of repeated generative replay1

Datum: Di. 28.05.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Andreas Brendle
Titel: Continual learning using one-class classification

Datum: Di. 28.05.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Shanqi Yang
Titel: Automatic MR image quality assessment for epidemiological studies

Datum: Di. 28.05.2019, 11:00 Uhr
Vortragender: Ali Rashidnejad
Titel: CNN-LSTMs for Road-Condition Detection in Autonomous Vehicles1

Datum: Do. 23.05.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Lena Lehmann
Titel: Semantic MR image segmentation using Deep Deformable Convolutional Networks

Datum: Do. 23.05.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Christiane Rupp
Titel: Online-Verfahren zur Korrektur von Vignettierung und Perspektive in Bildern von PV-Modulen

Datum: Di. 21.05.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Yufei Wang
Titel: Using VAEs with spherical latent structures for representation learning and clustering tasks

Datum: Di. 21.05.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Wenbo Chen
Titel: Selective sampling in unsupervised and semi-supervised learning with GANs

Datum: Di. 21.05.2019, 11:00 Uhr
Vortragender: Ali Rashidnejad
Titel: CNN-LSTMs for Road-Condition Detection in Autonomous Vehicles1

Datum: Do. 16.05.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Yiwen Liao
Titel: Open Set Recognition Using Intra-Class Splitting

Datum: Di. 14.05.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Vivek Mukeshbhai Parekh
Titel: Learning high-level Policies for Planning1

Datum: Di. 14.05.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Kirolos Abdou
Titel: Shaped Reward Deep Reinforcement Learning for collaborative Robots1

Datum: Do. 09.05.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Andreas Döring
Titel: Automatic body part identification for whole-body MRI

Datum: Do. 09.05.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Sebastian Bücher
Titel: Anomaly detection for analysis of electroluminescence images of solar
cells1

Datum: Do. 09.05.2019, 15:30 Uhr
Vortragender:Dennis Klau
Titel:Optimierung der Klassifikation von KFZ-Bildern mittels Neuronaler
Netze1

Datum: Do. 02.05.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Tobias Haueise
Titel: Active Learning für die automatisierte Detektion von Bewegungsartefakten
in MR-Bildern mit CNNs

Datum: Do. 02.05.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Julia Höhn
Titel: LOF-basierte Clustererkennung in stark streuenden, hochdimensionalen
Daten1

Datum: Di. 30.04.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Julia Chen
Titel: Segmentierung von Organen für die Analyse der Wirksamkeit von
Immuntherapie

Datum: Di. 30.04.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Darius Hinderer
Titel: Prediction of PET-like structures in CT Images with GANs

Datum: Di. 30.04.2019, 11:30 Uhr
Vortragender: Zhang Yi
Titel: Development and optimization of medical deep learning GUI for Python

Datum: Do. 25.04.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Simon Kamm
Titel: Comparison of state of the art clustering algorithms

Datum: Do. 25.04.2019, 15:00 Uhr
Vortragender:Zhaopeng Guo
Titel:Implementation and verification of different methods for continual
learning

Datum: Do. 18.04.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Carla Sailer
Titel: Analysis of CNN architectures for prediction of PET-like structures in CT
images

Datum: Di. 16.04.2019, 10:00 Uhr
Vortragender: Srirama Dharma Teja Vattem
Titel: Deep Learning based universal model for price movement prediction of
European Bonds1

Datum: Di. 16.04.2019, 10:30 Uhr
Vortragender: Jiaxiao Wu
Titel: Study on local inhibition in the context of continual learning

Datum: Do. 11.04.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Feng Yi Wei
Titel: Design and implementation of adaptive anomaly detection methods in
automotive multi-channel measuring data1

Datum: Do. 04.04.2019, 14:30 Uhr
Vortragender: Rami Sweidan
Titel: Maskierungseffekte bei der Wahrnehmung räumlich verteilter Schallquellen1

Datum: Do. 04.04.2019, 15:00 Uhr
Vortragender: Arbenit Kryeziu
Titel: Radar Spectrum based Host Velocity Estimation1

 

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