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Generierung semi-synthetischer Trainingsdaten für die Instanzsegmentierung

Bullert, Matthias (2026) Generierung semi-synthetischer Trainingsdaten für die Instanzsegmentierung. Masterarbeit, Technischen Hochschule Köln.

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Kurzfassung

Generierbarkeit und Eignung semi-synthetischer Trainingsbilder für die Instanz Segmentierung mithilfe von YOLO.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/224421/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Generierung semi-synthetischer Trainingsdaten für die Instanzsegmentierung
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bullert, MatthiasInstitut für den Schutz terrestrischer InfrastrukturenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
DLR-Supervisor:
BeitragsartDLR-SupervisorInstitution oder E-Mail-AdresseDLR-Supervisor-ORCID-iD
Thesis advisorSchreiber, LenaLena.Schreiber (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2026
Open Access:Nein
Seitenanzahl:113
Status:akzeptierter Beitrag
Stichwörter:KI, semi-synthetische Daten
Institution:Technischen Hochschule Köln
Abteilung:Fakultät für Informations-, Medien- und Elektrotechnik
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Sicherheitsrelevante Erdbeobachtung
Standort: Rhein-Sieg-Kreis
Institute & Einrichtungen:Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen
Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen > Detektionssysteme
Hinterlegt von: Schreiber, Lena
Hinterlegt am:29 Mai 2026 12:46
Letzte Änderung:29 Mai 2026 12:46

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