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On Wednesday, November 29, Florian Bunse will present intermediate results of his bachelor's thesis with the title:

Analyse von aufmerksamkeitsbasierten Deep-Learning-Verfahren zur Video Instance Segmentation

Abstract (in German):

Rettungsroboter, die in komplexen und zum Teil gefährlichen Umgebungen operieren und navigieren müssen, müssen in der Lage sein, visuelle Informationen zu verarbeiten und zu interpretieren. Um die Erkennung und Verfolgung von relevanten Objekten zu ermöglichen, werden Verfahren zur Video Instance Segmentation (VIS) verwendet. In dieser Arbeit werden relevante VIS-Modelle identifiziert und ausgewählt, die auf Vision Transformern basieren und unterschiedliche Ansätze zur Segmentierung aufweisen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Untersuchung von Aufmerksamkeitsmechanismen sowie der Integration temporaler Informationen zur Steigerung von Genauigkeit und Effizienz. Weiterhin wird ein Framework entwickelt, um die ausgewählten Verfahren zu vergleichen und zu bewerten. Die Evaluierung erfolgt unter Verwendung der Datensätze Youtube-VIS und Occluded Video Instance Segmentation (OVIS), die standardmäßig bei der Entwicklung von VIS-Modellen verwendet werden.