MATHEMATIK UND INFORMATIK

Lampert Group

Computer Vision und maschinelles Lernen

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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Team


Laufende Projekte

Lebenslanges visuelles Lernen | Lernen transferieren| Bildverständnis mit geringer Betreuung | Strukturierte Vorhersage und Lernen


Publikationen

Zimin A. 2018. Learning from dependent data, IST Austria, 92p. View

Kolesnikov A. 2018. Weakly-Supervised Segmentation and Unsupervised Modeling of Natural Images, IST Austria, 113p. View

Darrell T, Lampert C, Sebe N, Wu Y, Yan Y. 2018. Guest editors’ introduction to the special section on learning with Shared information for computer vision and multimedia analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 40(5), 1029–1031. View

Ringbauer H, Kolesnikov A, Field D, Barton NH. 2018. Estimating barriers to gene flow from distorted isolation-by-distance patterns. Genetics. 208(3), 1231–1245. View

Kuzborskij I, Lampert C. 2018. Data-dependent stability of stochastic gradient descent. Proceedings of the 35 th International Conference on Machine Learning. ICML: International Conference on Machine Learning vol. 80. 2815–2824. 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
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

Lampert Group Website



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