Institut für Computervisualistik
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Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Konstituenten-Parsing versucht, syntaktische Struktur aus einem Satz zu extrahieren. Diese Parsing-Systeme sind in vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen hilfreich, wie z.B. bei der Grammatikprüfung, der Beantwortung von Fragen und der Informationsextraktion. In dieser Masterarbeit geht es um die Implementierung eines Konstituentenparsers für die deutsche Sprache mit Hilfe von neuronalen Netzen. In der Vergangenheit wurden wiederkehrende neuronale Netze beim Aufbau eines Parsers und auch bei vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen verwendet. Dabei werden Module des neuronalen Netzes mit Selbstaufmerksamkeit intensivgenutzt, um Sätze effektiv zu verstehen. Bei mehrschichtigen Selbstaufmerksamkeitsnetzwerken erreicht das konstituierende
Parsen 93,68% F1-Scoret. Dies wird noch weiter verbessert, indem sowohl Zeichen- als auch Worteinbettungen als Darstellung des Inputs verwendet werden. Ein F1-Score von 94,10% wurde am besten durch den Konstituenten-Parser erreicht, der nur den bereitgestellten Datensatz verwendet. Mit Hilfe externer Datensätze wie der deutschen Wikipedia werden vortrainierte ELMo-Modelle zusammen mit Selbstbeobachtungsnetzwerken verwendet, die einen F1-Score von 95,87% erreichen.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by
team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany,
for the participation at the RoboCup@Home 2019 in Sydney,
Australia. We ended up first at RoboCup@Home 2019 in the Open Platform
League and won the competition in our league now three times
in a row (four times in total) which makes our team the most successful
in RoboCup@Home. We demonstrated approaches for learning from
demonstration, touch enforcing manipulation and autonomous semantic
exploration in the finals. A special focus is put on novel system components
and the open source contributions of our team. We have released
packages for object recognition, a robot face including speech synthesis,
mapping and navigation, speech recognition interface, gesture recognition
and imitation learning. The packages are available (and new packages
will be released) on http://homer.uni-koblenz.de.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Konzeption, Implementierung und Evaluation eines Jump'n'Run Spiels und der Betrachtung des Einflusses von Erfolgssystemen auf Spieler. Im Spiel Age of Tunes spielt man Bardur, den bartlosen Barden und muss versuchen, die verfluchten magischen Geschöpfe in der Welt Harmonica zu befreien. Der Schwerpunkt der Arbeit lag bei der sauberen Konzeption und schrittweisen Entwicklung des Spiels, ansprechender graphischer Qualität, Einbindung von Gegnern, einem Minispiel und der Betrachtung von Auswirkungen eines Erfolgssystems auf Spieler. In einer abschließenden Evaluation konnten das Spiel und das Verhalten bezüglich der Erfolge bewertet werden.
Die folgende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über verschiedene Ansätze und Verfahren zur prozeduralen Generierung von dreidimensionalen Stadtmodellen. Dabei wird vor allem die Nutzung generativer Grammatiken näher untersucht und in einer eigens implementierten Anwendung integriert. Der Schwerpunkt war es, ein vorgegebenes, primäres Straßennetz einzubinden und darauffolgend ein sekundäres Straßennetz sowie verschiedene Gebäude prozedural zu generieren. Die Anwendung ermöglicht es, umfangreiche und unterschiedlich strukturierte Stadtmodelle auf effiziente Weise zu erzeugen. Hinsichtlich des Realismus und Variantenreichtums weisen die Ergebnisse jedoch Grenzen auf.
In dieser Arbeit wird das Echtzeitrendering von Wolken von der Theorie bis hin zur Entwicklung derselben behandelt. Dabei sollen die visuellen Eigenschaften der Wolken sowie die unterschiedliche Wolkentypen simuliert werden. Dabei ist die Berechnung der Beleuchtung essentiell für ein glaubwürdiges Ergebnis. Die Rendertechniken nutzen dabei unterschiedliche Noise-Texturen; für die Modulierung der Wolken sind es hauptsächlich Perlin- und Perlin-Worley-Texturen. Das Rendern der Wolken wird per Compute-Shader durchgeführt um die Echtzeitfähigkeit zu gewährleisten. Um die Performance zu steigern, werden Temporal Reprojektion und andere Optimierungstechniken angewendet.
Diese Bachelorarbeit beschreibt die Konzeption, Implementierung und Evaluation einer spielerischen Augmented Reality-Anwendung für mobile Endgeräte. Aufbauend auf dem ARCore SDK wurde das Spiel pARcours entwickelt, bei dem der Spieler virtuelle Objekte in der realen Umgebung platzieren kann, um sich so seinen eigenen Parcours aufzubauen. Dieser muss mit einem ebenfalls virtuellen Flugobjekt absolviert werden. Der Schwerpunkt bei der Umsetzung des Spiels lag auf der Interaktion mit den virtuellen Objekten und deren Kollisionserkennung mit realen Oberflächen. Weiterhin wurden verschiedene Eingabemöglichkeiten für das Aufbauen der Parcours und die Steuerung der Flugobjekte untersucht. Durch eine abschließende Evaluation konnten sowohl das Spiel und die verschiedenen Eingabemethoden als auch ARCore in Bezug auf die Entwicklung von Augmented Reality-Anwendungen bewertet werden.
Diese Arbeit behandelt die Konzeption und Implementation eines Action-Rollenspiels mithilfe der Game Engine Unity. Im Rahmen einer Evaluation sollte das Spiel hinsichtlich der Bedienbarkeit der integrierten Steuerungsarten, der visuellen Überzeugung der Animationen und der Benutzerfreundlichkeit über zur Verfügung gestellte Hilfsmittel und Visualisierungen bewertet werden. Zusätzlich sollten Schwachstellen und Probleme im Spiel über offenes Feedback herausgefunden werden. Die Auswertung der Evaluation ergab, dass das Spiel im Hinblick auf die Bedienbarkeit und Benutzerfreundlichkeit zwar noch ausbaufähig ist, aber insgesamt einen guten Eindruck bei den Probanden hinterlassen hat.
Simulation von Rauch
(2019)
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Simulation von Rauch mittels einem Partikelsystem. Hierbei werden die Möglichkeiten untersucht Rauch möglichst realistisch in einem Partikelsystem zu implementieren und in Echtzeit berechnen zu lassen. Die physikalische Simulation basiert dabei auf den Arbeiten von Müller und Ren, welche sich mit den physikalischen Eigenschaften von Fluiden und Gasen beschäftigen. Die Simulation wurde mittels C++, OpenGL und der in OpenGL verfügbaren Compute-Shader auf der GPU implementiert. Dabei wurde ein besonderes Augenmerk darauf gelegt, dass diese möglichst performant ist. Hierfür werden Techniken von Hoetzlein benutzt um das Partikelsystem zu beschleunigen. Daraufhin wurden zwei Beschleunigungsverfahren implementiert und werden noch gegenübergestellt. Dabei werden die Laufzeit, sowie verbrauchter Speicherplatz der GPU betrachtet.