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Arbeiten im GET Lab

Übersicht über Arbeiten im GET Lab:

Im folgenden sind die Themen der Abschlussarbeiten aufgelistet, die bisher im GET Lab vergeben wurden. Die Titel verweisen auf das Abstract der jeweiligen Arbeit.

Legende:


Jahr:

Studienarbeiten:

inprogress Lukas Brinkmann (2019)
Vorverarbeitung natürlicher Kantenbilder zur echtzeitfähigen Objekterkennung

Masterarbeiten:

inprogress Sabarish Kumar Amaravadi (2019)
Enhancement of Real-Time Object Tracking Using Local Image Features
inprogress Hridkamol Biswas (2019)
Learning Condition-invariant Scene Representations for Across the Seasons Place Recognition
inprogress Christian Daube (2019)
Semantic Motion Segmentation using Deep Learning
inprogress Christopher Förster (2019)
Entwicklung und Vergleich von Methoden zur autonomen Navigation in unwegsamem Gelände für einen kettengetriebenen Roboter unter besonderer Berücksichtigung maschinellen Lernens
inprogress Ke Lu (2019)
Gesture-based Control System for a Robot Arm
inprogress Mawe Sprenger (2019)
Convolutional Neural Network for Depth and Odometry Estimation from Monocular Video
inprogress Georg Stilow (2019)
Auswahl und Erweiterung eines lernbasierten Kantendetektionsverfahrens zur echtzeitfähigen Objekterkennung
inprogress Sergej Wiebe (2019)
Korrespondenzbestimmung lokaler Bildmerkmale zur Objekterkennung unter Berücksichtigung geometrischer Informationen