Fred A. Hamprecht - Begrüßung und Laudatio Bernd Jähne
Bernd Jähne - 10 Jahre HCI
Wolfgang Niehsen - HCI Partners from Industry
Katrin Honauer und Karsten Krispin - Auf der Suche nach dem besten Algorithmus: Testdaten und Metriken zur Performanzanalyse in der Bildverarbeitung
Maximilian Diebold - Mehr als Bilder: 3D, Oberflächenorientierung und optische Materialeigenschaften aus Lichtfeldern
Miguel Bautista - Unsupervised Learning of Representations for Human Pose
Jörg Kappes - Probabilistische Graphische Modelle in der Bildverarbeitung: Von der akademischen Forschung zur klinischen Anwendung
Ullrich Köthe - Innovative Mikroskopie trifft maschinelles Lernen: Wie Informatik bei der Entschlüsselung des Lebens hilft
Beatrix Busse - Grußwort
Andreas Dreuw - Grußwort
Hans-Christian Schultz-Coulon - Grußwort
Carsten Rother - Visual Learning meets Natural Science: Opportunitites and Challenges
Einführung
Unsupervised Learning of Representations for Human Pose
Patterns everywhere
Prototype Theory
Exemplar Theory
Exemplar Models - Splitting Large Intra-Class Variability
A Comparison
Similarity Learning I
Similarity Learning II
CNNs for Similarity Learning
CNNs & Exemplar Learning
Problem setting
Compositions of Exemplars - Deep Unsupervised Exemplar LearningCompositions of Exemplars - Deep Unsupervised Exemplar Learning
Batches of Mutually Consistent Compositions
Unsupervised Pose Retrieval
Visualizing the Learned Similarities
Unsupervised Pose Estimation: Leeds Sports
PASCAL VOC’07
Video Reconstruction
Conclusion
Well we haven’t used any temporal information so far, we should take a look at that…
Temporal context is key
Fishing for self-supervision signal
Fishing for self-supervision signal (II)
Gathering the right supervision/constraints
Aggregating local constraints into a global model
Training
Qualitative results: Feature space I
Qualitative results: Feature space II
Quantitative results: NN retrieval
Quantitative results: Init for supervised training
Conclusions
One more thing….we are hiring!