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 | Generative Modellierung in der Computer Vision


Publikationen

Henderson PM, Tsiminaki V, Lampert C. 2020. Leveraging 2D data to learn textured 3D mesh generation. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 7498–7507. View

Royer A, Lampert C. 2020. Localizing grouped instances for efficient detection in low-resource scenarios. IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision. WACV: Winter Conference on Applications of Computer Vision 1716–1725. View

Royer A, Lampert C. 2020. A flexible selection scheme for minimum-effort transfer learning. 2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision. WACV: Winter Conference on Applications of Computer Vision 2180–2189. View

Bui Thi Mai P, Lampert C. Functional vs. parametric equivalence of ReLU networks View

Royer A, Bousmalis K, Gouws S, Bertsch F, Mosseri I, Cole F, Murphy K. 2020. XGAN: Unsupervised image-to-image translation for many-to-many mappings. Domain Adaptation for Visual Understanding. 33–49. View

Zu Allen Publikationen

Karriere

seit 2015 Professor, IST Austria
2010 — 2015 Assistant Professor, IST Austria
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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