Foto von Johannes Gilg

Johannes Gilg, M.Sc.

Technische Universität München

Lehrstuhl für Mensch - Maschine - Kommunikation (Prof. Hemmert komm.)

Postadresse

Postal:
Arcisstr. 21
80333 München

Forschungsgebiete

• Computer Vision
• Machine Learning
• Object Tracking

Publikationen

  • Gilg, Johannes; Teepe, Torben; Herzog, Fabian; Wolters, Philipp; Rigoll, Gerhard: Do We Still Need Non-Maximum Suppression? Accurate Confidence Estimates and Implicit Duplication Modeling with IoU-Aware Calibration. , 2023 mehr…
  • Teepe, Torben; Wolters, Philipp; Gilg, Johannes; Herzog, Fabian; Rigoll, Gerhard: EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird's Eye View. , 2023 mehr…
  • Gilg, Johannes; Teepe, Torben; Herzog, Fabian; Rigoll, Gerhard: The Box Size Confidence Bias Harms Your Object Detector. Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2023 mehr…
  • Herzog, Fabian; Chen, Junpeng; Teepe, Torben; Gilg, Johannes; Hörmann, Stefan; Rigoll, Gerhard: Synthehicle: Multi-Vehicle Multi-Camera Tracking in Virtual Cities. Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops, 2023 mehr…
  • Teepe, Torben; Gilg, Johannes; Herzog, Fabian; Hörmann, Stefan; Rigoll, Gerhard: Towards a Deeper Understanding of Skeleton-Based Gait Recognition. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2022 mehr…
  • Teepe, Torben; Khan, Ali; Gilg, Johannes; Herzog, Fabian; Hörmann, Stefan; Rigoll, Gerhard: Gaitgraph: Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Gait Recognition. 2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), IEEE, 2021, 2314-2318 mehr…
  • Herzog, Fabian; Ji, Xunbo; Teepe, Torben; Hörmann, Stefan; Gilg, Johannes; Rigoll, Gerhard: Lightweight Multi-Branch Network For Person Re-Identification. 2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), IEEE, 2021, 1129-1133 mehr…

Projekte

SmartAssist: Ein intelligentes Farradassistenzsystem zur Gefahrenerkennung
Projektpartner: solectrix GmbH, Navimatix GmbH
Laufzeit: 01.01.2020 – 28.02.2022

Lehre

Studentische Arbeiten

Bei Anfragen zu studentischen Arbeiten reichen Sie bitte folgende Unterlagen mit ein:
• Aktueller Lebenslauf
• Notenauszug
• Bisherige Erfahrungen aus dem Themengebiet
• Starttermin

Offen

Alle ausgeschriebenen Arbeiten finden Sie hier.

Abgeschlossen