Prof. Dr. Jörn Hees

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Publikationen

Hitchhiker's Guide to Super-Resolution: Introduction and Recent Advances
Brian Moser; Federico Raue; Stanislav Frolov; Sebastian Palacio; Jörn Hees; Andreas Dengel
In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Pages 1-21, IEEE, 2/2023.
Sequential Spatial Transformer Networks for Salient Object Classification
David Dembinsky; Fatemeh Azimi; Federico Raue; Jörn Hees; Sebastian Palacio; Andreas Dengel
In: Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM-2023), located at 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, February 22-24, Lissabon, Portugal, scitepress, 2/2023.
Cross-Domain Transformation for Outlier Detection on Tabular Datasets
Dayananda Herurkar; Timur Sattarov; Jörn Hees; Sebastian Palacio; Federico Raue; Andreas Dengel
In: IJCNN 2023 : International Joint Conference on Neural Networks. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN-2023), located at IJCNN, June 18-23, Gold Coast Convention and Exhibition Centre, Queensland, Australia, DFKI Research Reports (RR), IEEE Xplore, 2023.

TreeSatAI
Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz und Waldmonitoring
Fernerkundungsdaten aus diversen Raumfahrtmissionen sowie Geodaten über den Zustand der Umwelt stehen zunehmend kostenfrei in immensem Umfang zur Verfügung. Gleichzeitig eröffnen Social Media…
MInD-Phase_1
Machine Intelligence and Deep Learning
Ziel des Projekts “Machine Intelligence and Deep Learning” (MInD) ist die Identifikation und Nutzung von Deep Learning Technologien zur sozio-technischen Gestaltung des digitalen Wandels. Dazu sollen…
DeFuseNN
Deep Fusion für Neuronale Netze
Motivation
Die fokussierte Forschung und Entwicklung im Bereich des Deep Learnings, insb. in den letzten Jahren, haben eine Vielzahl verschiedener Netzwerktypen, Architekturen, Module,…
MOM
Multimedia Opinion Mining
Das Projekt Multimedia Opinion Mining (MOM) stellt sich der Herausforderung, Meinungen aus Multimediainhalten des Webs zu extrahieren. Dies beinhaltet sowohl die großangelegte multimodale Analyse…