- Generalization Across Sensor-Modalities for Deforestation Assessment. IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2023 mehr… Volltext ( DOI )
- Sequential Models for Endoluminal Image Classification. Diagnostics 12 (2), 2022 mehr… Volltext ( DOI )
Joana Reuss, M.Sc.
Biographie
Joana Reuss absolvierte ihren Bachelor in Wirtschaftsmathematik an der Universität Mannheim. Nach zwei Jahren als Beraterin im Bereich Data Science und Analytics ging sie an die Universität Barcelona. Dort schloss sie im Juli 2021 ihren M.Sc. in Data Science ab. Ihre Masterarbeit schrieb sie im Bereich Computer Vision. Seit September 2021 ist sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung an der TUM tätig.
Ihre Forschungsinteressen liegen in der Generalisierbarkeit von KI Modellen in der Fernerkundung.
Forschung
Schwerpunkte
- Computer Vision, Deep Learning
- Fernerkundung
- Forschungsthema: Meta- und Transfer-Learning in der Fernerkundung
- Klassifizierung von Kultupflanzenarten
PreTrainAppEO (BMWi/DLR)
Ziel des Projekts PreTrainAppEO ist es, den Einsatz von KI im Bereich der Erdbeobachtung und Fernerkundung attraktiver und effizienter zu machen, indem eine Methodik entwickelt wird, die den Ansatz vortrainierter KI-Modelle nutzt, um eine Generalisierbarkeit auf verschiedene Standardanwendungen in diesem Bereich zu erreichen.