Dipl.-Inform. Michael Weber
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Werdegang
Michael Weber studierte bis 2011 Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Studienschwerpunkte waren die Themen Kognitive Systeme und Telematik.
Seine Diplomarbeit mit dem Titel "Poselet-basierte Kleidungssegmentierung zur Personenwiedererkennung" legte er am Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab des KIT ab.
Seit Anfang 2014 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Technisch Kognitive Assistenzsysteme (TKS) tätig. Hier beschäftigt er sich mit den Themen visuelle Perzeption und maschinelle Lernverfahren. Der methodische Schwerpunkt seiner Arbeiten liegt im Bereich der tiefen neuronalen Netze.
Forschungsfelder
Sichere und intelligente Fahrzeuge
Publications
Articles (1)
- MultiNet: Real-time Joint Semantic Reasoning for Autonomous DrivingDetails
M. Teichmann, M. Weber, J. M. Zöllner, R. Cipolla, R. Urtasun, 2016
Conference Proceedings (16)
- Direct 3D Detection of Vehicles in Monocular Images with a CNN based 3D DecoderDetails
Michael Weber, Michael Fürst, J. Marius Zöllner, 2019
- Beyond Bounding Boxes: Using Bounding Shapes for Real-Time 3D Vehicle Detection from Monocular RGB ImagesDetails
Nils Gählert, Jun-Jun Wan, Michael Weber, J. Marius Zöllner, Uwe Franke, Joachim Denzler, 2019
- CNN based Multi-View Object Detection and AssociationDetails
Michael Weber, Lucas Volkert, Christian Hubschneider, J. Marius Zöllner, 2019
- Towards Large Scale Urban Traffic Reference Data: Smart Infrastructure in the Test Area Autonomous Driving Baden-WürttembergDetails
Tobias Fleck, Karam Daaboul, Michael Weber, Philip Schoerner, Marek Wehmer, Jens Doll, Stefan Orf, Nico Sußmann, Christian Hubschneider, Marc Rene Zofka, Florian Kuhnt, Ralf Kohlhaas, Ingmar Baumgart, Raoul Zoellner, J. Ma, 2018
- HDTLR: A CNN based Hierarchical Detector for Traffic LightsDetails
Michael Weber, Matthias Huber and J. Marius Zöllner, 2018
- MultiNet: Real-Time Joint Semantic Reasoning for Autonomous DrivingDetails
Marvin Teichmann, Michael Weber, J. Marius Zöllner, Roberto Cippola and Rachel Urtasun, 2018
- Learning How to Drive in a Real World Simulation with Deep Q-NetworksDetails
Peter Wolf, Christian Hubschneider, Michael Weber, André Bauer, Jonathan Härtl, Fabian Dürr, J. Marius Zöllner, 2017
- Fully Convolutional Neural Networks for Dynamic Object Detection in Grid MapsDetails
Florian Piewak and Timo Rehfeld and Michael Weber and J. Marius Zöllner, 2017
- Learning Temporal Features with CNNs for Monocular Visual Ego Motion EstimationDetails
M. Weber, C. Rist, J. M. Zöllner, 2017
- Estimating High Definition Map Parameters with Convolutional Neural NetworksDetails
S. Bittel, T. Rehfeld, M. Weber and J. M. Zöllner, 2017
- Integrating End-to-End Learned Steering into Probabilistic Autonomous DrivingDetails
C. Hubschneider, A. Bauer, J. Doll, M. Weber, F. Kuhnt and J. M. Zöllner, 2017
- Adding Navigation to the Equation: Turning Decisions for End-to-End Vehicle ControlDetails
C. Hubschneider, A. Bauer, M. Weber and J. M. Zöllner, 2017
- DeepTLR: A Single Deep Convolutional Network for Detection and Classification of Traffic LightsDetails
Michael Weber, Peter Wolf, J. Marius Zöllner, 2016
- Towards a Framework for End-To-End Control of a Simulated Vehicle with Spiking Neural NetworksDetails
Jacques Kaiser and Juan Camilo Vasquez Tieck and Johannes Christian Hubschneider and Peter Wolf and Michael Weber and Michael Hoff and Alexander Friedrich and Konrad Wojtasik and Arne Roennau and Ralf Kohlhaas and Rüdiger Dil, 2016
- Autonomous multi-story navigation for valet parkingDetails
S. Klemm and M. Essinger and J. Oberländer and M. R. Zofka and F. Kuhnt and M. Weber and R. Kohlhaas and A. Kohs and A. Roennau and T. Schamm and J. M. Zöllner, 2016
- Part-based clothing segmentation for person retrievalDetails
Weber, Michael and Bauml, Martin and Stiefelhagen, Rainer, 2011
Theses (1)
Advised Thesis (20)
- Kombination von temporalen und räumlicher Informationsgewinnung in einem CNN zur Steigerung der Güte eines ObjektdetektorsDetails
Tassilo Wald, 2019
- Laufzeitoptimierung tiefer Neuronaler Netze im Anwendungsfeld autonomes FahrenDetails
Christof Wendenius, 2019
- Multiperspektivische Objektdetektion und- assoziation mittels Convolutional Neural NetworksDetails
Lucas Volkert, 2019
- Real-Time 3D Vehicle Detection from Monocular RGB ImagesDetails
Jun-Jun Wan, 2019
- Augmenting End-to-End Vehicle Control Networks with Instance SegmentationDetails
Sebastian Bayer, 2018
- Detektion dynamischer Objekte mittels Convolutional Neural NetworksDetails
Michael Fürst, 2018
- Predicting Red Light Durations of Adaptive Traffic Lights Based on Floating Car DataDetails
Alexander Kruck, 2017
- Estimating Parameters of High Definition Maps with Convolutional Neural NetworksDetails
Sebastian Bittel, 2017
- Lernen temporaler Features zur Ego-Bewegungsschätzung mit einem Convolutional Neural NetworkDetails
Christoph Rist, 2017
- Hierarchische Detektion von Ampeln mittels Convoltional Neural NetworksDetails
Matthias Huber, 2017
- Analysis and Optimization of Convolutional Neural Network ArchitecturesDetails
Martin Thoma, 2017
- Learning from depth images for monocular object detection with convolutional neural networksDetails
Alexandru Lesi, 2017
- Visuelle Segmentierung von Umgebungsbildern zur Optimierung punktwolkenbasierter LokalisierungDetails
Phillip Thomas, 2017
- Advanced Lateral Control of an Autonomous Vehicle with Deep Neural NetworksDetails
André Bauer, 2017
- Detektion von Ampeln mittels Convolutional Neural NetworksDetails
Peter Wolf, 2016
- Object Detection using Temporal Information in Convolutional Neural NetworksDetails
Bernardo Pires, 2016
- Visual Scene Understanding in Autonomous Driving Using one Unified Deep Learning ModelDetails
Marvin Teichmann, 2016
- Fully Convolutional Neural Networks for Dynamic Object Detection in Grid MapsDetails
Florian Piewak, 2016
- Visualisierung des internen Status tiefer neuronaler NetzeDetails
Felix Weller, 2016
- Steigerung der Robustheit von Ampelerkennungssystemen durch Verwendung vorhandener UmgebungsinformationenDetails
Sebastian Werling, 2015
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Kontakt
Telefon: +49 721 9654-356
E-Mail: Michael.Weber@fzi.de- MultiNet: Real-time Joint Semantic Reasoning for Autonomous DrivingDetails