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Originaltitel:
Learning Geometry and Semantics for Deep Image Restoration
Übersetzter Titel:
Bildwiederherstellung mit Hilfe geometrischer und semantischer Deep Learning Modelle
Autor:
Hazırbaş, Caner
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.)
Gutachter:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Reid, Ian (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 760d; DAT 770d
Kurzfassung:
This thesis investigates possible deep learning-based solutions for three challenging computer vision problems. We first tackle depth from focus and devise a network architecture for it. Following, we present a fusion-based CNN architecture to incorporate depth into semantic segmentation. Furthermore, we propose a multimodal CNN architecture that exploits pixelwise semantic labels in addition to color to improve the image restoration tasks. Consequently, we discuss the limitations and provide di...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation untersucht mögliche Deep Learning basierte Lösungen für drei anspruchsvolle Bilverarbeitungsprobleme. Wir beschäftigen uns mit der Rekonstruktion von Tiefe aus dem Fokus und entwickeln eine Netzwerkarchitektur. Im Folgenden präsentieren wir eine fusions-basierte CNN-Architektur, um Tiefe in die semantische Segmentierung einzubauen. Darüber hinaus schlagen wir eine multimodale CNN-Architektur vor, die neben farblichen Informationen auch pixelweise semantische Label ausnutzt und...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1459313
Eingereicht am:
31.10.2018
Mündliche Prüfung:
05.07.2019
Dateigröße:
37794666 bytes
Seiten:
129
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190705-1459313-1-9
Letzte Änderung:
28.10.2019
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