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- 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) Universität Karlsruhe (TH) – Zentrale Einrichtungen (Zentrale Einrichtungen) 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 |
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seit 22.10.2021
seit 22.10.2021