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26. Juni 2025

Best Paper Award auf dem CVsports Workshop auf der CVPR 2025

Unser Paper ?Towards Ball Spin and Trajectory Analysis in Table Tennis Broadcast Videos via Physically Grounded Synthetic-to-Real Transfer“ wurde beim 11th International Workshop on Computer Vision in Sports (CVsports)mit dem Best Paper Award ausgezeichnet. Dieser Workshop fand im Rahmen der diesj?hrigen CVPR 2025 in Nashville, Tennessee statt.

Hier geht es zur Projektseite.

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cvsports2025bestpaperaward
24. Juni 2025

Verteidigung von Katja Ludwig

Wir gratulieren Katja Ludwig herzlich zur erfolgreichen Verteidigung ihrer Dissertation mit dem Titel: Human Pose Estimation in Images and Videos for Sports Analytics: 2D Keypoint and 3D Mesh Estimation for Challenging Scenarios and Extreme Poses.
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14. April 2025

Zwei Paper auf dem Workshop CVSports@CVPR'25 akzeptiert

Zwei Paper wurden bei CVsports@CVPR 2025 akzeptiert: "Leveraging Anthropometric Measurements to Improve Human Mesh Estimation and Ensure Consistent Body Shapes" von Katja Ludwig, Julian Lorenz, Daniel Kienzle, Tuan Bui & Rainer Lienhart sowie "
Efficient 2D to Full 3D Human Pose Uplifting including Joint Rotations" von Katja Ludwig, Yuliia Oksymets, et al.
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Visualisierung von zwei Sportposen mit gesch?tzten Meshes
11. April 2025

Paper akzeptiert auf dem CVSports Workshop auf der CVPR 2025

Das Paper "Towards Ball Spin and Trajectory Analysis in Table Tennis Broadcast Videos via Physically Grounded Synthetic-to-Real Transfer" von den Autoren Daniel Kienzle, Robin Sch?n, Rainer Lienhart und Shin’Ichi Satoh wurde für den CVSports Workshop angenommen.
Der Workshop findet im Rahmen der IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) statt.
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CVSPORTS 2025 2
7. M?rz 2025

Best Paper Award auf dem CV4WS@WACV

Für das Paper mit dem Titel ?SkipClick: Combining Quick Responses and Low-Level Features for Interactive Segmentation in Winter Sports Contexts” wurde den Autoren Robin Sch?n, Julian Lorenz, Daniel Kienzle und Rainer Lienhart der Best Paper Award auf dem Workshop für Computer Vision for Winter Sports verliehen. Der Workshop fand im Rahmen der WACV 2025 in Tucson, Arizona statt.
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Der Best Paper Award des Workshops für Computer Vision for Winter Sports auf der WACV 2025.
13. Januar 2025

Paper auf dem Workshop CV4WS@WACV 2025 akzeptiert

Ein Paper mit dem Titel ?SkipClick: Combining Quick Responses and Low-Level Features for Interactive Segmentation in Winter Sports Contexts” von Robin Sch?n, Julian Lorenz, Daniel Kienzle und Rainer Lienhart wurde auf dem Workshop für ?Computer Vision for Winter Sports (CV4WS)“ akzeptiert. Dieser wird im Kontext der WACV 2025 in Tucson, AZ stattfinden.

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9. Juli 2024

Paper auf der European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024 akzeptiert (Oral)

Das Paper "A Fair Ranking and New Model for Panoptic Scene Graph Generation" von Julian Lorenz, Alexander Pest, Daniel Kienzle, Katja Ludwig und Rainer Lienhart wurde für die ECCV 2024 als Oral Paper akzeptiert.

In der Ver?ffentlichung werden signifikante Fehler in der bisher verbreiteten Evaluierung von Panoptic Scene Graphs aufgezeigt. Die Autoren pr?sentieren eine L?sung für dieses Problem und werten existierende Ver?ffentlichungen auf den neuen Erkenntnissen aus.
Abschlie?end stellen die Autoren eine verbesserte neue Modellarchitektur für Panoptic Scene Graph Generation vor.

Weitere Informationen sind unter https://lorjul.github.io/fair-psgg/ zu finden.

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1. Juli 2024

Paper auf der Conference on Content-based Multimedia Indexing (CBMI) 2024 akzeptiert

Das Paper mit dem Namen "WSESeg: Introducing a Dataset for the Segmentation of Winter Sports Equipment with a Baseline for Interactive Segmentation" von Robin Sch?n, Daniel Kienzle und Rainer Lienhart wurde auf der CBMI 2024 akzeptiert. In der Ver?ffentlichung pr?sentieren die Autoren einen neuen Datensatz, welcher Bilder und Segmentierungsmasken zu Wintersportger?ten enth?lt.
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Mehrere Fotos von Wintersportger?ten, welche in Rahmen der dazu passenden Sportart genutzt werden. Die Ger?te selbst sind mit Segmentierungsmasken markiert.
24. Mai 2024

Paper auf der International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR) 2024 akzeptiert

Das Paper mit dem Titel "Segformer++: Efficient Token-Merging Strategies for High-Resolution Semantic Segmentation" von Daniel Kienzle, Marco Kantonis, Robin Sch?n und Rainer Lienhart wurde auf der IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR) 2024 akzeptiert. Das Paper beschreibt eine neue Methode, um die Effizienz von Transformermodellen zu steigern. Die beschriebenen Methoden erm?glichen den Einsatz von rechenintensiven Transformermodellen für hochaufl?sender Bilder.

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Weitere Informationen zu diesem Paper sind unter?https://kiedani.github.io/MIPR2024/ zu finden.

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MIPR24
18. April 2024

Paper für den Workshop eLVM@CVPR 2024 akzeptiert

Ein Paper mit dem Titel ?Adapting the Segment Anything Model During Usage in Novel Situations“ von Robin Sch?n, Julian Lorenz, Katja Ludwig und Rainer Lienhart wurde auf dem Workshop für ?Efficient Large Vision Models (eLVM)“ akzeptiert. Dieser Workshop findet im Rahmen der CVPR 2024 in Seattle statt. Das Paper stellt eine Methode vor, um das Segment Anything Model (SAM) ohne Zuhilfenahme von zus?tzlichen Trainingsdaten zur Testzeit anzupassen. Anstelle dessen werden Information, welche w?hrend der Verwendung des Systems anfallen, zur Generierung von Pseudolabels verwendet.

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17. April 2024

Paper für SG2RL@CVPR 2024 akzeptiert

Das Paper "A Review and Efficient Implementation of Scene Graph Generation Metrics" von Julian Lorenz, Robin Sch?n, Katja Ludwig und Rainer Lienhart wurde beim Workshop on Scene Graphs and Graph Representation Learning auf der CVPR 2024 akzeptiert.

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Die Autoren schaffen einen ?berblick über existierende Scene Graph Generation Metriken und pr?sentieren pr?zise Definitionen, die bisher noch nicht gegeben waren. Au?erdem stellen die Autoren ein Pythonpaket vor, dass eine effiziente und leicht zu verwendende Implementierung der eingeführten Metriken bietet. Um Scene Graph Generation Methoden in Zukunft besser vergleichen zu k?nnen wird ein Benchmarking-Service eingerichtet, über den neue Methoden leicht verglichen werden k?nnen.

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Weitere Informationen sind unter https://lorjul.github.io/sgbench/ zu finden.

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22. Februar 2024

Offene Stellen für Doktoranden

Wir sind immer auf der Suche nach exzellenten Forschern, die für Forschung und eine Promotion brennen. Forschungsschwerpunkt unseres?Lehrstuhls ist das maschinelle Lernen und Wahrnehmen (Sehen/H?ren/andere Sensormodalit?ten). Ein aktuelles?Forschungsthema ist z.B. ?Lebenslanges und kontinuierliches Lernen in Einzel- und Multiagentensystemen mit sporadischem menschlichem Feedback“.

Bewerbe Dich (w/m/d) mit Lebenslauf und bisherigen Studiumsnoten.

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Gruppenfoto des Lehrstuhls

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