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16. Juli 2025

Paper für SafeMM-AI auf der International Conference on Computer Vision (ICCV 2025) als Oral akzeptiert

Unser Paper “On the Importance of Conditioning for Privacy-Preserving Data Augmentation” von Julian Lorenz, Katja Ludwig, Valentin Haug und Rainer Lienhart wurde beim Workshop on Safe and Trustworthy Multimodal AI Systems (SafeMM-AI) akzeptiert. Das Paper wurde von den Gutachtern au?erdem als Oral zur Pr?sentation auf der Konferenz ausgew?hlt.

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Unser Paper “On the Importance of Conditioning for Privacy-Preserving Data Augmentation”  wurde beim Workshop on Safe and Trustworthy Multimodal AI Systems (SafeMM-AI) akzeptiert.
15. Juli 2025

Paper für SG2RL auf der International Conference on Computer Vision (ICCV 2025) akzeptiert

Unser Paper “CoPa-SG: Dense Scene Graphs with Parametric and Proto-Relations” von Julian Lorenz, Mrunmai Phatak, Robin Sch?n, Katja Ludwig, Nico H?rmann, Annemarie Friedrich und Rainer Lienhart wurde beim 3rd Workshop on Scene Graphs and Graph Representation Learning (SG2RL) auf der International Conference on Computer Vision 2025 akzeptiert.

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Unser Paper “CoPa-SG: Dense Scene Graphs with Parametric and Proto-Relations” wurde beim 3rd Workshop on Scene Graphs and Graph Representat
7. Juli 2025

Paper auf der IEEE 8th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (IEEE MIPR 2025) akzeptiert

Das Paper ?HOIverse: A Synthetic Scene Graph Dataset With Human Object Interactions”?von Mrunmai Vivek Phatak, Julian Lorenz, Nico H?rmann, J?rg H?hner und Rainer Lienhart wurde auf der? IEEE?8th?International Conference on?Multimedia Information Processing and Retrieval?(IEEE?MIPR?2025) als Paper akzeptiert.
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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.
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Der BestPaper Award des Workshops für Computer Vision in Sports auf der CVPR 2025
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

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