Teaching

CNN based classification of Flow Cytometry Data

Supervisor: Michael Reiter, Florian Kowarsch Background  Flow Cytometry is a laser-based technique to measure antigen expression levels of blood cells. It is used in research as well as in daily clinical routines for immunophenotyping and for monitoring residual numbers of cancer cells during chemotherapy. One patient’s sample contains approximately 50-300k cells (also called events) with … Continue reading CNN based classification of Flow Cytometry Data

Scene Understanding and Surveillance (UE)

Anmeldung via TISS. Erstbesprechung: 2. März 09:00 mit der VO Übungsablauf TeilnehmerInnen lösen individuelle Aufgaben. Es gibt keinen regelmäßigen Übungstermin, der LVA-Leiter steht aber für individuelle Terminvereinbarungen zur Verfügung (Beantwortung von Fragen, allgemeine Beratung, Besprechung des Programm-Codes usw.). Es gibt jedoch einen Termin zur Präsentation der Aufgabenstellung, einen Termin zur Zwischenpräsentation und einen für die … Continue reading Scene Understanding and Surveillance (UE)

Scene Understanding and Surveillance

Vorlesung: Mittwoch, 2. 3.2022, 09.00-11.00 Uhr c.t. (Vormals: Video Analysis) Ort: Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Beginn: 2.3.2022 (Vorbesprechung der VO und LU) Weitere Informationen: TISS und TUWEL In dieser LVA wird die Analyse von Bildfolgen (Videos, Tiefen- und Thermaldaten) vertiefend behandelt: dazu gehören die Themengebiete Sensorik, Bewegungserkennung, Objektverfolgung, Szenen-Rekonstruktion und Performance Evaluation. Fragestellungen … Continue reading Scene Understanding and Surveillance

Handwritten Text Recognition

Offline Handwritten Text Recognition (HTR) describes the task of transcribing handwritten text into digital texts. Compared to Optical Character Recognition (OCR), HTR is much more challenging and still an open problem.Recently, a transformer based framework named TrOCR was suggested in [1]. Goal The aim of this internship is to fine-tune existing HTR models in [1] … Continue reading Handwritten Text Recognition

Document image classification of historic book pages

Status: available Supervisors: Michael Reiter, Matthias Wödlinger Why? The target dataset is the enormous digitised collection of historical printed publications at Austrian National Library. In particular, Austrian Books Online (digitised over the last years in a large-scale cooperation with Google) and Austrian Newspapers Online from 16th to 19th century, which rank among the most important … Continue reading Document image classification of historic book pages

GESICHTSERKENNUNG IN DER FOTOSAMMLUNG DES THEATERMUSEUMS WIEN

Problem Statement Status: vergebenSupervisor: Martin Kampel Das Theatermuseum Wien beherbergt ca. eine halbe Million Fotos. Davon wurden rund 80.000 digitalisiert und sind vor 1940 entstanden. Von vielen Dargestellten wissen wir die Namen. Aber von ebenso vielen haben wir keine Informationen. Vor allem Statist*innen, Tänzer*innen und Nebenschauspieler*innen sind heute oft schwer zu eruieren.Die Aufgabe besteht nun … Continue reading GESICHTSERKENNUNG IN DER FOTOSAMMLUNG DES THEATERMUSEUMS WIEN

Distributed Deep Learning

Supervisors: Dominik Schörkhuber, Margrit Gelautz Distributed Deep Learning In this practicum, we aim to evaluate the feasibility of distributed deep learning for Computer Vision applications on the Vienna Scientific Cluster (VSC) (https://www.it.tuwien.ac.at/services/forschung/high-performance-computing/vsc-vienna-scientific-cluster). We are currently developing deep learning algorithms with steep requirements when it comes to computational resources for an ongoing research project in the … Continue reading Distributed Deep Learning