Liebe alle,
in letzter Zeit hatten wir einige MA-Verteidigungen bei Arbeiten mit Sperrvermerk, zu denen wir folglich nicht öffentlich eingeladen haben. Zwei Arbeiten, die am Fraunhofer EZRT entstanden sind hatte ich vergessen, hier im VC anzukündigen und hole das der Form halber noch nach.
Herzlich,
Ute Schmid
Kolloquium 29.04.2019, 13:00 s.t., WE5/05.013
Andreas Wiegand (MA AI): Rekonstruktion von 3D-Modellen
mit Generative Adversarial Networks
Ziel der Arbeit ist es, das Konzept der GANs auf 3D-Punktwolken von Tabakblättern anzuwenden, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung von 3D-Daten zu erlernen. Des weiteren soll geprüft werden, ob es mit Hilfe von GANs möglich ist, Punktwolken zu ergänzen, welche beim Erfassen durch ein Scan-Verfahren unvollständig erfasst worden sind. Dabei wird auf Verfahren zurückgegriffen, welche bei 2D-Daten, wie Bildern, zur Rekonstruktion verwendet worden ist, so zum beispielsweise Conditional-GANs (C-GAN, Dong, Loy, He, & Tang, 2016a). Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen auf, dass es möglich ist, die Punktwolken von Tabakblättern zu erlernen und neue Blätter zu produzieren. Die Qualität der generierten Daten ist jedoch eher mittelmäßig. Es zeichnet sich jedoch eine Qualitätssteigerung der Rekonstruktion, durch unterschiedliche Aufbauten von GANs, ab.
-----------------------------Kolloquium 29.04.2019, 14:30 s.t., WE5/05.013
Ludwig Schallner (MA AI): Effekt verschiedener Methoden zur
Generierung von Superpixeln auf die visuellen Erklärungen von
LIME
Im Rahmen dieser Masterarbeit werden Modelle, welche auf
verschiedene Datensätze (gestresste Tabakpflanzen, Malaria)
trainiert wurden mit unterschiedlichen
Superpixel-Berechnungsmethoden in Kombination mit LIME
betrachtet. Die unterschiedlichen Superpixel-Ansätze werden anhand
ihres Effektes auf die visuelle Erklärbarkeit von LIME untersucht.