Dr. Stephan Brehm

Ehemaliger wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Maschinelles Sehen
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Raum: 1012 (N)
Sprechzeiten: Nach Vereinbarung
Adresse: Universitätsstraße 6a, 86159 Augsburg

Forschungsinteressen

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Semantic Segmentation
  • Object Detection
  • Generative Models
  • Image Manipulation
  • Image Synthesis
  • Computer Vision

Veröffentlichungen

2022 | 2020 | 2018 | 2017 | 2016

2022

Sebastian Scherer, Stephan Brehm and Rainer Lienhart. 2022. Consistency regularization for unsupervised domain adaptation in semantic segmentation. DOI: 10.1007/978-3-031-06427-2_42
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Stephan Brehm, Florian Barthel and Rainer Lienhart. 2022. Controlling 3D objects in 2D image synthesis. DOI: 10.1007/s42979-022-01462-w
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Stephan Brehm. 2022. Image Manipulation and Image Synthesis.
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Stephan Brehm, Sebastian Scherer and Rainer Lienhart. 2022. Semantically consistent image-to-image translation for unsupervised domain adaptation. DOI: 10.5220/0010786000003116
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2020

Nikolas Klug, Moritz Einfalt, Stephan Brehm and Rainer Lienhart. 2020. Error bounds of projection models in weakly supervised 3D human pose estimation. DOI: 10.1109/3DV50981.2020.00100
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Stephan Brehm, Sebastian Scherer and Rainer Lienhart. 2020. High-resolution dual-stage multi-level feature aggregation for single image and video deblurring. DOI: 10.1109/cvprw50498.2020.00237
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Stephan Brehm, Philipp Harzig, Moritz Einfalt and Rainer Lienhart. 2020. Learning segmentation from object color. DOI: 10.1109/mipr49039.2020.00036
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2018

Dan Zecha, Christian Eggert, Moritz Einfalt, Stephan Brehm and Rainer Lienhart. 2018. A convolutional sequence to sequence model for multimodal dynamics prediction in ski jumps. DOI: 10.1145/3265845.3265855
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Philipp Harzig, Stephan Brehm, Rainer Lienhart, Carolin Kaiser and Rene Schallner. 2018. Multimodal image captioning for marketing analysis. DOI: 10.1109/mipr.2018.00035
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2017

Christian Eggert, Stephan Brehm, Anton Winschel, Dan Zecha and Rainer Lienhart. 2017. A closer look: small object detection in faster R-CNN. DOI: 10.1109/icme.2017.8019550
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Christian Eggert, Dan Zecha, Stephan Brehm and Rainer Lienhart. 2017. Improving small object proposals for company logo detection. DOI: 10.1145/3078971.3078990
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2016

Stephan Brehm. 2016. Deep convolutional neural networks for object segmentation and part labeling.
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Masterarbeit

Stephan Brehm, Deep Convolutional Neural Networks for Object Segmentation and Part labeling.

Master Thesis, September 2016.

Lehre

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