Mitarbeiter IES

M.Sc. Thomas Golda

  • Karlsruher Institut für Technologie – KIT
    Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme (IES)
    Prof. Dr.- Ing. Jürgen Beyerer
    c/o Technologiefabrik
    Haid-und-Neu-Str. 7
    76131 Karlsruhe
     

Lebenslauf

Herr Thomas Golda studierte von 2011 bis 2016 Informatik an der Technischen Universität Ilmenau . Am von Prof. Horst-Michael Groß  geleiteten Neuroinformatics and Cognitive Robotics Lab  beschäftigte er sich im Rahmen seiner Masterarbeit mit der Wiedererkennung von Personen im Kontext der mobilen Robotik. Er untersuchte hierbei vor allem die Tauglichkeit von Deep Learning Techniken für die Wiedererkennung von Personen basierend auf Kleidungsattributen und softbiometrischen Merkmalen. Derzeit beschäftigt sich Herr Golda mit der Erkennung von Anomalien innerhalb von Menschenmengen. Er arbeitet dabei in enger Kooperation mit der Abteilung Videoauswertesysteme (VID)  des Fraunhofer IOSB .

Über offene Themen für Abschlussarbeiten, Projekte und detailliertere Tätigkeiten informiert Herr Golda auf seinem akademischen Profil .

Veröffentlichungen


2021
Temporal Extension for Encoder-Decoder-based Crowd Counting Approaches.
Fraunhofer IOSB; Golda, T.; Kruger, F.; Beyerer, J.
2021. 2021 17th International Conference on Machine Vision and Applications (MVA), 1–5, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.23919/MVA51890.2021.9511351
Interactive Labeling for Human Pose Estimation in Surveillance Videos.
Cormier, M.; Ropke, F.; Golda, T.; Beyerer, J.
2021. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops, 1649–1658
"Let’s get ready to bundle!":Crowd-level Human Keypoint Tracking.
Golda, T.
2021. Proceedings of the 2020 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer; T. Zander, 67–81, KIT Scientific Publishing
2020
Part Affinity Field based Activity Recognition.
Golda, T.
2020. Proceedings of the 2019 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory / by Jürgen Beyerer, Tim Zander (eds.), 53–67, KIT Scientific Publishing
Image domain adaption of simulated data for human pose estimation.
Golda, T.; Blattmann, A.; Metzler, J.; Beyerer, J.
2020. J. Dijk (Hrsg.), Artificial Intelligence and Machine Learning in Defense Applications II, 19, SPIE. doi:10.1117/12.2573888
VisDrone-CC2020: The Vision Meets Drone Crowd Counting Challenge Results.
Du, D.; Wen, L.; Zhu, P.; Fan, H.; Hu, Q.; Ling, H.; Shah, M.; Pan, J.; Al-Ali, A.; Mohamed, A.; Imene, B.; Dong, B.; Zhang, B.; Nesma, B. H.; Xu, C.; Duan, C.; Castiello, C.; Mencar, C.; Liang, D.; Krüger, F.; Vessio, G.; Castellano, G.; Wang, J.; Gao, J.; Abualsaud, K.; Ding, L.; Zhao, L.; Cianciotta, M.; Saqib, M.; Almaadeed, N.; Elharrouss, O.; Lyu, P.; Wang, Q.; Liu, S.; Qiu, S.; Pan, S.; Al-Maadeed, S.; Khan, S. D.; Khattab, T.; Han, T.; Golda, T.; Xu, W.; Bai, X.; Xu, X.; Li, X.; Zhao, Y.; Tian, Y.; Lin, Y.; Xu, Y.; Yao, Y.; Xu, Z.; Zhao, Z.; Luo, Z.; Wei, Z.; Zhao, Z.
2020. Computer Vision – ECCV 2020 Workshops. Ed.: A. Bartoli. Vol. 4, 675–691, Springer Nature Switzerland AG. doi:10.1007/978-3-030-66823-5_41
2019
What goes around comes around: Cycle-Consistency-based Short-Term Motion Prediction for Anomaly Detection using Generative Adversarial Networks.
Golda, T.; Murzyn, N.; Qu, C.; Kroschel, K.
2019. 2019 16th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 1–8, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/AVSS.2019.8909853
Human Pose Estimation for Real-World Crowded Scenarios.
Golda, T.; Kalb, T.; Schumann, A.; Beyerer, J.
2019. 2019 16th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 1–8, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/AVSS.2019.8909823
Image-based Anomaly Detection within Crowds.
Golda, T.
2019. Proceedings of the 2018 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer, M. Taphanel, 11–24, KIT Scientific Publishing