Ausgewählte Publikationen von Prof. Dr.-Ing Bodo Rosenhahn

Kategorie A*

  • Bodo Rosenhahn, Optimization of Sparsity-Constrained Neural Networks as a Mixed Integer Linear Program, Journal of Optimization Theory and Applications (JOTA), Springer Nature, pp. 1-24, October 2023
    https://doi.org/10.1007/s10957-023-02317-x
  • Carolin Benjamins, Theresa Eimer, Frederik Schubert, Aditya Mohan, Sebastian Döhler, André Biedenkapp, Bodo Rosenhahn, Frank Hutter, Marius Lindauer Contextualize, Me - The Case for Context in Reinforcement, Learning Transactions on Machine Learning Research, June 2023
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.04500
  • Frederik Schubert, Carolin Benjamins, Sebastian Döhler, Bodo Rosenhahn, Marius Lindauer, POLTER: Policy Trajectory Ensemble Regularization for Unsupervised Reinforcement, Learning Transactions on Machine Learning Research, April 2023
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.11357
  • Yuren Cong, Michael Yang, Bodo Rosenhahn, RelTR: Relation Transformer for Scene Graph Generation, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (TPAMI), 2023
    10.1109/TPAMI.2023.3268066
  • Duy Nguyen, Roberto Henschel, Bodo Rosenhahn, Daniel Sonntag, Paul Swoboda, LMGP: Lifted Multicut Meets Geometry Projections for Multi-Camera Multi-Object Tracking, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, pp. 1-10, New Orleans, June 2022
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.11892
  • Christoph Reinders, Frederik Schubert, Bodo Rosenhahn Chimera, Mix: Image Classification on Small Datasets via Masked Feature Mixing, 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI), 2022
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.11616
  • Tom Wehrbein, Marco Rudolph, Bodo Rosenhahn, Bastian Wandt, Probabilistic Monocular 3D Human Pose Estimation with Normalizing Flows, International Conference on Computer Vision (ICCV), IEEE, October 2021
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.13788
  • Andrea Hornakova*, Timo Kaiser*, Michal Rolinek, Bodo Rosenhahn, Paul Swoboda, Roberto Henschel, (* equal contribution), Making Higher Order MOT Scalable: An Efficient Approximate Solver for Lifted Disjoint Paths, International Conference on Computer Vision (ICCV), IEEE, October 2021
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.10606
  • Yuren Cong, Wentong Liao, Hanno Ackermann, Michael Yang Yang, Bodo Rosenhahn, Spatial-Temporal Transformer for Dynamic Scene Graph Generation, International Conference on Computer Vision (ICCV), July 2021
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.12309
  • Bastian Wandt, Marco Rudolph, Petrissa Zell, Helge Rhodin, Bodo Rosenhahn, CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, Virtual, June 2021
    https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.14679

Kategorie B*

Mehrere Software-Beiträge, z.B. auf github, Auswahl:

*Beschreibung der Kategorien nach Vorgaben der Deutschen Forschungsgemeinschaft

Kategorie A
Wissenschaftliche Arbeiten, die in begutachteten Fachzeitschriften veröffentlicht wurden; begutachtete Beiträge zu Konferenzen oder Sammelbänden sowie Buchveröffentlichungen

Kategorie B
Jede andere Form von veröffentlichten Forschungsergebnissen, Datensätze, Protokolle klinischer Studien, Softwarepakete, angemeldete und erteilte Patente, Blog-Beiträge, andere Formen des wissenschaftlichen Outputs

Eine Übersicht aller Publikationen von Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn finden Sie im Forschungsinformationssystem (FIS) der Universität.