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Lampert Group

Maschinelles Lernen und Computer Vision

Heutige Computerprogramme sind “inselbegabt”: Software, die eine bestimmte Aufgabe wie Schachspielen sehr gut erfüllt, ist für die meisten anderen Aufgaben, wie das Durchsuchen einer Datenbank, völlig nutzlos – und umgekehrt. Die Lampert Gruppe arbeitet an Methoden, mit denen Computer aus dieser Einschränkung ausbrechen können, indem sie Informationen zwischen verschiedenen Aufgaben teilen.

Moderne Computersoftware passt sich ihren NutzerInnen an, z.B. lernt die Spracherkennungssoftware den Sprecher mit der Zeit besser zu verstehen, und E-Mail Programme lernen, welche der eingehenden E-Mails Spam sind und daher unterdrückt werden sollten. Dieser Lernprozess findet jedoch für jede Aufgabe, die der Computer lösen sollte, unabhängig statt. Die Lampert-Gruppe entwickelt und analysiert Algorithmen, die es Computern ermöglichen, neue Aufgaben zu erlernen und dabei das aus früheren Aufgaben gewonnene Wissen zu nutzen. Ein besonders Anwendungsgebiet ist das automatische Bildverständnis. Das Ziel der Software dabei ist, den Inhalt eines natürlichen Bildes zu analysieren und automatisch Fragen dazu zu beantworten, wie etwa: Welche Objekte sind im Bild sichtbar? Wo befinden sie sich? Wie interagieren sie?


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Laufende Projekte

Vertrauenswürdiges Machine Learning | Transfer und lebenslanges Lernen | Deep Learning-Theorie


Publikationen

Peste E-A, Vladu A, Kurtic E, Lampert C, Alistarh D-A. CrAM: A Compression-Aware Minimizer. 11th International Conference on Learning Representations . ICLR: International Conference on Learning Representations. View

Iofinova EB, Konstantinov NH, Lampert C. 2022. FLEA: Provably robust fair multisource learning from unreliable training data. Transactions on Machine Learning Research. View

Tomaszewska P, Lampert C. 2022. Lightweight conditional model extrapolation for streaming data under class-prior shift. 26th International Conference on Pattern Recognition. ICPR: International Conference on Pattern Recognition vol. 2022, 2128–2134. View

Prach B, Lampert C. 2022. Almost-orthogonal layers for efficient general-purpose Lipschitz networks. Computer Vision – ECCV 2022. ECCV: European Conference on Computer Vision, LNCS, vol. 13681, 350–365. View

Iofinova EB, Peste E-A, Kurtz M, Alistarh D-A. 2022. How well do sparse ImageNet models transfer? 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR: Computer Vision and Pattern Recognition, 12256–12266. View

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ReX-Link: Christoph Lampert


Karriere

seit 2015 Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2010 — 2015 Assistant Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2007 – 2010 Senior Research Scientist, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tübingen, Germany
2004 – 2007 Senior Researcher, German Research Center for Artificial Intelligence, Kaiserslautern, Germany
2003 PhD, University of Bonn, Germany


Ausgewählte Auszeichnungen

seit 2015 Associate Editor in Chief of the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI)
2012 ERC Starting Grant (consolidator phase)
2008 Best Paper Award, IEEE Conference for Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2008 Best Student Paper Award, European Conference for Computer Vision (ECCV)
2008 Main Prize, German Society for Pattern Recognition (DAGM)


Zusätzliche Informationen

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