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Molinar, Gabriela; Stang, Marco

  • 00:00:00 Start
  • 00:02:08 Semantische Segmentierung
  • 00:02:33 Instanz Segmentierung
  • 00:03:15 Autoencoder
  • 00:03:37 Kodierer
  • 00:03:50 Dekodierer
  • 00:04:20 Transferlernen
  • 00:05:00 Beispiel VGG-16 und Kitti Road Datensatz
  • 00:07:46 Zusammenfassung

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 19.10.2021
Erstellungsdatum 20.09.2021
Sprache Deutsch
DOI 10.5445/IR/1000139104
Identifikator KITopen-ID: 1000139104
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Bemerkung zur Veröffentlichung In diesem Video werden die theoretischen Grundlagen der Objekterkennung und der Segmentierung behandelt und die Unterschiede zwischen den einzelnen Verfahren aufgezeigt. Im Zuge dessen werden auch die Autoenecoder vorgestellt, da sie sich für die Erstellung von semantischer Segmentierung eignen. Außerdem wird der Begriff Transferlernen am Beispiel der Autoencoder erläutert und anschließend mit dem Kitti Road Datensatz exemplarisch durchgeführt.
Serie Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)
Folge 20
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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