UPDATE - Paper-Präsentation in Florida: Deep Learning-basierte Re-Identifikation in der Logistik
Paper ist jetzt online. Blogpost im Lamarr Machine Learning Blog
Mitte Dezember hatte Christian Pionzewski, Mitarbeiter der Abteilung Software & Information Engineering die Gelegenheit ein Paper auf der International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) in Florida zu präsentieren.
In dem Paper, dass in Zusammenarbeit mit Jérôme Rutinowski von der TU Dortmund entstanden ist, geht es um die sogenannte Deep Learning basierte Re-Identifikation. Sie haben sich in ihrer Arbeit einem speziellen Problem gewidmet: Sollen mittels bildbasierter Machine Learning Algorithmen automatisiert Objekte (wieder-)erkannt werden, müssen zuvor ausreichend Bilddaten vorliegen mit denen die Systeme trainiert werden können. In dem Paper wird anschaulich dargestellt, wie synthetisch erzeugte Bilddaten dabei helfen können, das Objekte langfristig zuverlässig erkannt werden.
Das Paper ist inzwischen auf der IEEE XPlore Plattform veröffentlicht: https://ieeexplore.ieee.org/document/10459783
Wer mehr zur Re-Identifikation und den Hintergründen erfahren möchte, kann den Blogartikel im Lamarr-Blog lesen, den Christian Pionzewski zusammen mit Antonia Ponikarov aus unserer Abteilung verfasst hat: https://lamarr-institute.org/de/blog/deep-learning-re-identifikation/