Gütter, Jonas Aaron und Ulman, Hannah und Niebling, Julia (2022) Using Predictive Uncertainty for Cleaning Noisy Annotations. WAW Machine Learning 8, 2022-11-07 - 2022-11-09, Jena, Deutschland.
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Kurzfassung
Predictive Uncertainty during model training can be used to assess wether a sample is correctly annotated or not. To see if this is also possible on remote sensing data, we applied the method on a building segmentation task.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/190240/ | ||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Poster) | ||||||||||||||||
Titel: | Using Predictive Uncertainty for Cleaning Noisy Annotations | ||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | November 2022 | ||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||
Stichwörter: | Deep Learning, Remote Sensing, segmentation, label noise | ||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | WAW Machine Learning 8 | ||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | Jena, Deutschland | ||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||||||||||
Veranstaltungsbeginn: | 7 November 2022 | ||||||||||||||||
Veranstaltungsende: | 9 November 2022 | ||||||||||||||||
Veranstalter : | DLR Institut für Datenwissenschaften Jena | ||||||||||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||||||||||
HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Grundlagenforschung im Bereich Maschinelles Lernen | ||||||||||||||||
Standort: | Jena | ||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Datenwissenschaften | ||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Gütter, Jonas Aaron | ||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 17 Nov 2022 15:28 | ||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:51 |
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