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vom 15.8.2024
Visual recognition using Deep Neural Networks on abstract and decomposed data
Mütze, Annika ; Gottschalk, Hanno ; Rottmann, Matthias ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Wuppertal, 29.02.2024

vom 6.8.2024
Multiobjective optimization of shapes using scalarization techniques
Schultes, Johanna ; Klamroth, Kathrin ; Gottschalk, Hanno ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Wuppertal, Juli 2024

vom 23.5.2024
An epidemiological crack percolation model with application to probabilities of failure for gas turbines
Harder, Mathis ; Gottschalk, Hanno ; Rottmann, Matthias ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Wuppertal, Januar 2024

vom 13.12.2023
Improving neural networks for automated driving using corner cases and sensorfusionsion
Kowol, Kamil ; Bracke, Stefan ; Gottschalk, Hanno ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Wuppertal, [2023]

vom 12.12.2023
Unsupervised open world recognition in computer vision
Uhlemeyer, Svenja ; Gottschalk, Hanno ; Rottmann, Matthias ; Stiglmayr, Michael ; Frommer, Andreas ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Wuppertal, 29.03.2023

vom 27.10.2023
Exploring neural network architectures with automated machine learning approaches
Burghoff, Julian ; Gottschalk, Hanno ; Rottmann, Matthias ; Lang, Bruno ; Stiglmayr, Michael ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Wuppertal, 23.09.2023

vom 13.9.2023
Methods and applications of uncertainty quantification for object recognition
Riedlinger, Tobias ; Gottschalk, Hanno ; Rottmann, Matthias ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Wuppertal, September 4, 2023

vom 8.6.2023
Uncertainty calibration and its application to object detection
Küppers, Fabian ; Gottschalk, Hanno ; Haselhoff, Anselm Stephan ; Bergische Universität Wuppertal
Elektronische Ressource, Mülheim an der Ruhr, Januar 2023