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Pfaffenwaldring 47
70550 Stuttgart
Deutschland
Raum: 1.134
Zeitschriften und Konferenzen:
2023
- E. Ernst, F. Pfaff, M. Baum, und U. Hanebeck, „Multitarget–Multidetection Tracking Using the Kernel SME Filter“, 2023, S. 1–7.
- H. Vietz, M. Hirth, S. Baum, und M. Weyrich, „Synthetic Data Generation for improving Deep Learning-based 5G Indoor Positioning“, 2023, S. 1–7.
- E. Ernst, F. Pfaff, U. Hanebeck, und M. Baum, „The Kernel-SME Filter with Adaptive Kernel Widths for Association-free Multi-target Tracking“, 2023, S. 355–361.
2016
- B. Noack, F. Pfaff, M. Baum, und U. D. Hanebeck, „State estimation considering negative information with switching Kalman and ellipsoidal filtering“, in 2016 19th International Conference on Information Fusion (FUSION), 2016, S. 1945–1952.
2015
- F. Pfaff, M. Baum, B. Noack, U. Hanebeck, R. Gruna, T. Längle, und J. Beyerer, TrackSort: Predictive tracking for sorting uncooperative bulk materials. 2015, S. 7--12.
Forschungsschwerpunkt: - Generative Modelle zur Überbrückung der Sim2Real-Gap
Beschreibung: - In der Simulation ist es nicht möglich, alle stochastischen Effekte der Realität nachzubilden. Dadurch entsteht zwangsläufig ein Unterschied zwischen Simulation und Realität. Mithilfe von Generativen Modellen soll dieser Unterschied minimiert werden. Dabei soll bereits vorhandenes Expertenwissen integriert und nicht von Daten gelernt werden.
Forschungsportal:
https://www.researchgate.net/profile/Sebastian-Baum-6
Google scholar: -
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Intelligente und perzeptive Systeme
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Doktorandin
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Doktorand
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