Kein Foto von Thomas Martinetz

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Martinetz Thomas

Prof. Dr. rer. nat.

  • Ratzeburger Allee 160, Gebäude 64

    23562 Lübeck

    Deutschland

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20052024

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Konferenzbeitrag

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  • 2021

    An AI-based Framework for Diagnostic Quality Assessment of Ankle Radiographs

    Mairhöfer, D., Laufer, M., Simon, P. M., Sieren, M., Bischof, A., Käster, T., Barth, E., Barkhausen, J. & Martinetz, T., 01.07.2021, Proceedings of the Fourth Conference on Medical Imaging with Deep Learning. Heinrich, M., Dou, Q., de Bruijne, M., Lellmann, J., Schläfer, A. & Ernst, F. (Hrsg.). PMLR, Band 143. S. 484-496 13 S. (Proceedings of Machine Learning Research).

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  • 2020

    Log-Nets: Logarithmic Feature-Product Layers Yield More Compact Networks

    Grüning, P., Martinetz, T. & Barth, E., 14.10.2020, ICANN 2020: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020. Farkaš, I., Masulli, P. & Wermter, S. (Hrsg.). Cham: Springer, Cham, Band 12397 LNCS. S. 79-91 13 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 12397 LNCS).

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  • Solving Raven's Progressive Matrices with Multi-Layer Relation Networks

    Jahrens, M. & Martinetz, T., 07.2020, 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 9207319. (Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks).

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  • 2019

    Multi-layer relation networks for relational reasoning

    Jahrens, M. & Martinetz, T., 07.01.2019, APPIS '19: Proceedings of the 2nd International Conference on Applications of Intelligent Systems. Petkov, N., Strisciuglio, N. & M. Travieso, C. (Hrsg.). ACM, S. 1–5 5 S. 10. (ACM International Conference Proceeding Series).

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  • 2017

    Perception space analysis: From color vision to odor perception

    Mamlouk, A. M., Haker, M. & Martinetz, T., 30.06.2017, 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, Band 2017-May. S. 689-696 8 S. 7965919. (Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks).

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  • Recursive autoconvolution for unsupervised learning of convolutional neural networks

    Knyazev, B., Barth, E. & Martinetz, T., 2017, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. S. 2486-2493

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  • Sensing Forest for Pattern Recognition

    Burciu, I., Martinetz, T. & Barth, E., 23.11.2017, Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. Blanc-Talon, J., Penne, R., Philips, W., Popescu, D. & Scheunders, P. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 10617. S. 126-137 12 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 10617).

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  • 2016

    Hierarchical Manifold Sensing with Foveation and Adaptive Partitioning of the Dataset

    Burciu, I., Martinetz, T. & Barth, E., 01.01.2016, Human Vision and Electronic Imaging 2016 (HVEI 2016) . USA: Society for Imaging Science and Technology ( IS&T ), S. 1-10 10 S. (Electronic Imaging).

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  • 2015

    Deep Convolutional Neural Networks as Generic Feature Extractors

    Hertel, L., Barth, E., Kaster, T. & Martinetz, T., 28.09.2015, 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 4 S. (IEEE Conference Proceedings).

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  • Foveated Manifold Sensing for object recognition

    Burciu, I., Martinetz, T. & Barth, E., 10.08.2015, 2015 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom). IEEE, Band 10617. S. 196-200 5 S. (IEEE proceedings).

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  • Learning Orthogonal Sparse Representations by Using Geodesic Flow Optimization

    Schütze, H., Barth, E. & Martinetz, T., 28.09.2015, 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, S. 15540:1-8 8 S. (International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) ).

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  • Learning Transformation Invariance from Global to Local

    Hocke, J. & Martinetz, T., 2015, Workshop New Challenges in Neural Computation 2015. Hammer, B. & Villmann, T. (Hrsg.). Band 03. S. 16-24 9 S. (Machine Learning Reports).

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  • 2014

    An adaptive hierarchical sensing scheme for sparse signals

    Schütze, H., Barth, E. & Martinetz, T., 25.02.2014, Human Vision and Electronic Imaging XIX. Rogowitz, B. E., Pappas, T. N. & de Ridder, H. (Hrsg.). SPIE, Band 9014. S. 15:1-8 8 S. (Proceedings of SPIE).

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  • Global Metric Learning by Gradient Descent

    Hocke, J. & Martinetz, T., 01.01.2014, Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2014. Wermter, S., Weber, C., Duch, W., Honkela, T., Koprinkova-Hristova, P., Magg, S., Palm, G. & Villa, A. E. P. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer Verlag, S. 129-135 7 S. (Theoretical Computer Science and General Issues; Band 8681).

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  • Key-point Detection with Multi-layer Center-surround Inhibition

    Coleca, F., Zîrnovean, S., Käster, T., Martinetz, T. & Barth, E., 01.01.2014, Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision Theory and Application. Battiato, S. (Hrsg.). 1 Aufl. Lisbon, Portugal: SciTePress, Band Vol. 1. S. 386-393 8 S. (INSTICC Conference Proceedings).

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  • Learning and modelling big data

    Hammer, B., He, H. & Martinetz, T., 17.03.2014, ESANN 2014. ESANN, S. 343-352 10 S. ES2014-8. (ESANN: The European Symposium on Artificial Neural Networks ).

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  • Learning Transformation Invariance for Object Recognition

    Hocke, J. & Martinetz, T., 02.09.2014, Workshop New Challenges in Neural Computation 2014. Hammer, B. & Villmann, T. (Hrsg.). Band 02. S. 20-25 6 S. (Machine Learning Reports).

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  • Visual Manifold Sensing

    Burciu, I., Ion-Margineanu, A., Martinetz, T. & Barth, E., 25.02.2014, Human Vision and Electronic Imaging XIX. Rogowitz, B. E., Pappas, T. N. & de Ridder, H. (Hrsg.). SPIE, Band 90141B . S. 9014 - 9014 - 8 8 S. (Proceedings of SPIE; Band 9014).

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  • 2013

    Feature Weighting by Maximum Distance Minimization

    Hocke, J. & Martinetz, T., 08.10.2013, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2013: 23rd International Conference on Artificial Neural Networks Sofia, Bulgaria, September 10-13, 2013. Proceedings. Mladenov, V., Koprinkova-Hristova, P., Palm, G., Villa, A. E. P., Appollini, B. & Kasabov, N. (Hrsg.). Springer Berlin Heidelberg, Band Vol. 8131. S. 420-425 6 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band Vol. 8131).

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  • Gesture Interfaces with Depth Sensors

    Coleca, F., Martinetz, T. & Barth, E., 01.01.2013, Time-of-Flight and Depth Imaging. Sensors, Algorithms and Applications: Dagstuhl Seminar 2012 and GCPR Workshop on Imaging New Modalities. Grzegorzek, M., Theobalt, C., Koch, R. & Kolb, A. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer Berlin Heidelberg, Band 8200. S. 207-227 20 S. (Lecture Notes in Computer Science).

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  • Hand Tracking with an Extended Self-Organizing Map

    State, A., Coleca, F., Barth, E. & Martinetz, T., 2013, Advances in Self-Organizing Maps. Estévez, P. A., Príncipe, J. C. & Zegers, P. (Hrsg.). Springer Berlin Heidelberg, Band Vol. 198. S. 115-124 10 S. (Advances in Intelligent Systems and Computing ; Band Vol. 198).

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  • Learning Orthogonal Bases for k-Sparse Representations

    Schütze, H., Barth, E. & Martinetz, T., 2013, Workshop New Challenges in Neural Computation 2013. Hammer, B., Martinetz, T. & Villmann, T. (Hrsg.). Band 02. S. 119-120 2 S. (Machine Learning Reports).

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  • Optimizing depth-of-field based on a range map and a wavelet transform

    Wellner, M., Kastera, T., Martinetz, T. & Barth, E., 01.03.2013, Multimedia Content and Mobile Devices . SPIE, Band 86671U . S. 8667 - 8667 - 8 8 S. (Proceedings of SPIE ; Band 8667).

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  • Real-time skeleton tracking for embedded systems

    Coleca, F., Klement, S., Martinetz, T. & Barth, E., 26.03.2013, Multimedia Content and Mobile Devices. SPIE, Band 8667. S. 8667 - 8667 - 8 8 S. (Proceedings of SPIE; Band 8667).

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  • Sparse Coding Neural Gas Applied to Image Recognition

    Coman, H., Barth, E. & Martinetz, T., 01.01.2013, Advances in Self-Organizing Maps: 9th Workshop on Self-Organizing Maps. Estévez, P. A., Príncipe, J. C. & Zegers, P. (Hrsg.). Springer Berlin Heidelberg, S. 105-114 10 S. (Advances in Intelligent Systems and Computing; Band Vol. 198).

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  • 2012

    A Multivariate Approach to Estimate Complexity of FMRI Time Series

    Schütze, H., Martinetz, T., Anders, S. & Mamlouk, A. M., 2012, Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2012, 22nd International Conference, Lausanne, Switzerland, September 11-14, 2012, Proceedings, Part II. Villa, A. E. P., Duch, W., Érdi, P., Masulli, F. & Palm, G. (Hrsg.). Springer Verlag, Band 7553. S. 540-547 8 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 7553).

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  • Application of non-linear transform coding to image processing

    Hocke, J., Barth, E. & Martinetz, T., 10.02.2012, Human Vision and Electronic Imaging XVII. Rogowitz, B. E., Pappas, T. N. & de Ridder, H. (Hrsg.). SPIE, Band 8291. 829105. (Proceedings of SPIE; Band 8291).

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  • How to make a small phone camera shoot like a big DSLR: creating and fusing multi-modal exposure series

    Binder, T., Kriener, F., Wichner, C., Wille, M., Wellner, M., Kaester, T., Martinetz, T. & Barth, E., 09.03.2012, Human Vision and Electronic Imaging XVII. Rogowitz, B. E., Pappas, T. N. & de Ridder, H. (Hrsg.). SPIE, Band 8291. S. 8291 - 8291 - 10 10 S. (Proceedings of SPIE; Band 8291).

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  • 2011

    Image Deconvolution with Sparse Priors

    Hocke, J., Martinetz, T. & Barth, E., 16.08.2011, Workshop New Challenges in Neural Computation 2011. Hammer, B. & Villmann, T. (Hrsg.). Band 05. S. 9 - 9 1 S. (Machine Learning Reports).

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  • On the Problem of Finding the Least Number of Features by L1-norm Minimisation

    Klement, S. & Martinetz, T., 2011, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2011. Honkela, T., Duch, W., Girolami, M. & Kaski, S. (Hrsg.). Springer Berlin Heidelberg, Band 6791. S. 315-322 8 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 6791).

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  • 2010

    A Learned Saliency Predictor for Dynamic Natural Scenes

    Vig, E., Dorr, M., Martinetz, T. & Barth, E., 2010, Artificial Neural Networks -- ICANN 2010. Diamantaras, K., Duch, W. & Iliadis, L. S. (Hrsg.). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, Band 6354. S. 52-61 10 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 6354).

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  • A new approach to classification with the least number of features

    Klement, S. & Martinetz, T., 28.12.2010, Proceedings of the 9th International Conference on Machine Learning and Applications - ICMLA 2010, Washington, D.C, USA, 12--14 December, 2010. IEEE, S. 141-146 6 S. (Proceedings of the IEEE).

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  • Bag of Pursuits and Neural Gas for Improved Sparse Coding

    Labusch, K., Barth, E. & Martinetz, T., 01.2010, Proceedings of COMPSTAT'2010. Lechevallier, Y. & Saporta, G. (Hrsg.). Heidelberg: Physica-Verlag HD, S. 327-336 10 S.

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  • Learning Sparse Codes for Image Reconstruction

    Labusch, K. & Martinetz, T., 04.2010, Proceedings of the 18th European Symposium on Artificial Neural Networks. Verleysen, M. (Hrsg.). ESANN, S. 241-246 6 S.

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  • Optical Inspection of Welding Seams

    Timm, F., Martinetz, T. & Barth, E., 2010, Computer Vision, Imaging and Computer Graphics. Theory and Applications. Ranchordas, A., Pereira, J. M., Araújo, H. J. & Tavares, J. M. R. S. (Hrsg.). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, Band 68. S. 269-282 14 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 68).

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  • Statistical Fourier Descriptors for Defect Image Classification

    Timm, F. & Martinetz, T., 07.10.2010, Proceedings of the 20th Int. Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, S. 4190-4193 4 S. (Proceedings of the IEEE).

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  • The Support Feature Machine for Classifying with the Least Number of Features

    Klement, S. & Martinetz, T., 2010, Artificial Neural Networks -- ICANN 2010. Diamantaras, K., Duch, W. & Iliadis, L. S. (Hrsg.). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, Band 6353. S. 88-93 6 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 6353).

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