Dr. Stephan Brehm
Telefon: | N/A |
E-Mail: | stephan.brehm@informatik.uni-augsburg.de |
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 |
Sebastian Scherer, Stephan Brehm and Rainer Lienhart. 2022. Consistency regularization for unsupervised domain adaptation in semantic segmentation. Lecture Notes in Computer Science 13231, 500-511. DOI: 10.1007/978-3-031-06427-2_42 |
Stephan Brehm, Florian Barthel and Rainer Lienhart. 2022. Controlling 3D objects in 2D image synthesis. SN Computer Science 4, 1, 48. DOI: 10.1007/s42979-022-01462-w |
Stephan Brehm. 2022. Image Manipulation and Image Synthesis. Dissertation, Universität Augsburg. |
Stephan Brehm, Sebastian Scherer and Rainer Lienhart. in press. Semantically consistent image-to-image translation for unsupervised domain adaptation. In ICAART 2022, 14th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, online streaming, 3-5 February 2022. SciTePress, Setúbal |
2020 |
Nikolas Klug, Moritz Einfalt, Stephan Brehm and Rainer Lienhart. in press. Error bounds of projection models in weakly supervised 3D human pose estimation. In 2020 International Conference on 3D Vision (3DV), Fukuoka, Japan, November 2020. IEEE, Piscataway, NJ, 898-907 DOI: 10.1109/3DV50981.2020.00100 |
Stephan Brehm, Sebastian Scherer and Rainer Lienhart. 2020. High-resolution dual-stage multi-level feature aggregation for single image and video deblurring. In Terry Boult, Gerard Medioni, Ramin Zabih, Eric Mortensen and Margaux Masson (Ed.). 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 14-19 June 2020, Seattle, WA, USA. IEEE, Piscataway, NJ, 1872-1881. DOI: 10.1109/cvprw50498.2020.00237 |
Stephan Brehm, Philipp Harzig, Moritz Einfalt and Rainer Lienhart. 2020. Learning segmentation from object color. In Jia Li and Shuyuan Zhu (Ed.). 2020 IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR), 6-8 August 2020, Shenzhen, Guangdong, China. IEEE, Piscataway, NJ, 139-144. DOI: 10.1109/mipr49039.2020.00036 |
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. In Proceedings of the 1st International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports - MMSports'18, October 26 - 26, 2018, Seoul, Republic of Korea. ACM Press, New York, USA, 11-19. DOI: 10.1145/3265845.3265855 |
Philipp Harzig, Stephan Brehm, Rainer Lienhart, Carolin Kaiser and Rene Schallner. 2018. Multimodal image captioning for marketing analysis. In IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR), 10-12 April 2018, Miami, FL, USA. IEEE, Piscataway, NJ, 158-161. DOI: 10.1109/mipr.2018.00035 |
2017 |
Christian Eggert, Stephan Brehm, Anton Winschel, Dan Zecha and Rainer Lienhart. 2017. A closer look: small object detection in faster R-CNN. In IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 10-14 July 2017, Hong Kong, China. IEEE, Piscataway, NJ, 421-426. DOI: 10.1109/icme.2017.8019550 |
Christian Eggert, Dan Zecha, Stephan Brehm and Rainer Lienhart. 2017. Improving small object proposals for company logo detection. In Proceedings of the 2017 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval - ICMR '17, June 06 - 09, 2017, Bucharest, Romania. ACM Press, New York, USA, 167-174. DOI: 10.1145/3078971.3078990 |
2016 |
Stephan Brehm. 2016. Deep convolutional neural networks for object segmentation and part labeling. Masterarbeit, Universität Augsburg. Universität Augsburg, Augsburg. |
Masterarbeit
Stephan Brehm, Deep Convolutional Neural Networks for Object Segmentation and Part labeling.
Master Thesis, September 2016.
Lehre
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Keine Vorlesungen vorhanden. |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Seminar über Multimediale Datenverarbeitung (Bachelor) | Wintersemester 2021/22 | Seminar |
Multimedia Projekt | Wintersemester 2021/22 | Praktikum |
Seminar über Multimedia und Maschinelles Sehen (Master) | Wintersemester 2021/22 | Seminar |
Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens (Multimedia Grundlagen I) | Wintersemester 2021/22 | Vorlesung |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Machine Learning and Computer Vision | Sommersemester 2021 | Vorlesung |
Übung zu Machine Learning and Computer Vision | Sommersemester 2021 | Übung |
Multimedia Projekt | Sommersemester 2021 | Praktikum |
Seminar über Multimediale Datenverarbeitung (Bachelor) | Sommersemester 2021 | Seminar |
Seminar über Multimedia und Maschinelles Sehen (Master) | Sommersemester 2021 | Seminar |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Advanced Machine Learning and Computer Vision | Wintersemester 2020/21 | Vorlesung |
Übung zu Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens für Medizininformatiker | Wintersemester 2020/21 | Übung |
Übung zu Advanced Machine Learning and Computer Vision | Wintersemester 2020/21 | Übung |
Seminar über Multimedia und Maschinelles Sehen (Master) | Wintersemester 2020/21 | Seminar |
Multimedia Projekt | Wintersemester 2020/21 | Praktikum |
Übung zu Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens (Multimedia Grundlagen I) | Wintersemester 2020/21 | Übung |
Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens (Multimedia Grundlagen I) | Wintersemester 2020/21 | Vorlesung |
Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens für Medizininformatiker | Wintersemester 2020/21 | Vorlesung |
Seminar über Multimediale Datenverarbeitung (Bachelor) | Wintersemester 2020/21 | Seminar |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Multimedia Projekt | Sommersemester 2020 | Praktikum |
Bayesian Networks | Sommersemester 2020 | Vorlesung |
Übung zu Multimedia II - Machine Learning and Computer Vision | Sommersemester 2020 | Übung |
Seminar über Multimedia und Maschinelles Sehen (Master) | Sommersemester 2020 | Seminar |
Multimedia II: Machine Learning and Computer Vision | Sommersemester 2020 | Vorlesung |
Übung zu Bayesian Networks | Sommersemester 2020 | Übung |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Übung zu Probabilistic Robotics | Wintersemester 2019/20 | Übung |
Übung zu Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens für Medizininformatiker | Wintersemester 2019/20 | Übung |
Probabilistic Robotics | Wintersemester 2019/20 | Vorlesung |
Seminar über Multimediale Datenverarbeitung (Bachelor) | Wintersemester 2019/20 | Seminar |
Multimedia Projekt | Wintersemester 2019/20 | Praktikum |
Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens für Medizininformatiker | Wintersemester 2019/20 | Vorlesung |
Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens (Multimedia Grundlagen I) | Wintersemester 2019/20 | Vorlesung |
Übung zu Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens (Multimedia Grundlagen I) | Wintersemester 2019/20 | Übung |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Multimedia II - Machine Learning and Computer Vision | Sommersemester 2019 | Vorlesung |
Praktikum über Autonomes Fahren | Sommersemester 2019 | Praktikum |
Multimedia Projekt | Sommersemester 2019 | Praktikum |
Übung zu Multimedia II - Machine Learning and Computer Vision | Sommersemester 2019 | Übung |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Übung zu Multimedia Grundlagen 1 | Wintersemester 2018/19 | Übung |
Multimedia Projekt Gruppe A | Wintersemester 2018/19 | Praktikum |
Multimedia Grundlagen 1 | Wintersemester 2018/19 | Vorlesung |
Multimedia Projekt Gruppe B | Wintersemester 2018/19 | Praktikum |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Multimedia Projekt Gruppe B | Sommersemester 2018 | Praktikum |
Übung zu Multimedia II | Sommersemester 2018 | Übung |
Praktikum über Autonomes Fahren | Sommersemester 2018 | Praktikum |
Multimedia Projekt Gruppe A | Sommersemester 2018 | Praktikum |
Multimedia II | Sommersemester 2018 | Vorlesung |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Übung zu Multimedia Grundlagen 1 | Wintersemester 2017/18 | Übung |
Multimedia Projekt Gruppe A | Wintersemester 2017/18 | Praktikum |
Multimedia Grundlagen 1 | Wintersemester 2017/18 | Vorlesung |
Multimedia Projekt Gruppe B | Wintersemester 2017/18 | Praktikum |
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Multimedia Projekt | Sommersemester 2017 | Praktikum |