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PhD Thesis
Dierig, T (2002). Gewinnung von Tiefenkarten aus Fokusserien. IWR, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ.\ Heidelberg. http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/2461
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Klein, A (2019). The Fetch Dependency of Small-Scale Air-Sea Interaction Processes at Low to Moderate Wind Speeds. Institut für Umweltphysik, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ. Heidelberg, Heidelberg. Dissertation
Kirchgeßner, (2003). Extraktion physiologischer Koordinatensysteme von Pflanzenwurzeln und -blättern aus Bildsequenzen. IWR, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ.\ Heidelberg. http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/3482
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Scholz, T (1995). Ein Depth from Focus-Verfahren zur On Line-Bestimmung der Zell-kon-zentration bei Fermentationsprozessen. IWR, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ.\ Heidelberg
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Damrich, S (2022). Discovering Structure without Labels. Heidelberg University
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Geißler, (1998). Depth-from-Focus zur Messung der Größenverteilung durch Wellenbrechen erzeugter Blasenpopulationen. IWR, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ.\ Heidelberg
Bailoni, A (2021). Deep Learning for Graph-Based Image Instance Segmentation. Heidelberg University
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Meister, S Nicolas Ro (2014). On Creating Reference Data for Performance Analysis in Image Processing. IWR, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ. Heidelberg. Dissertation
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Erz, M (2011). Charakterisierung von Laufzeitkamerasystemen für Lumineszenzlebensdauermessungen. IWR, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ. Heidelberg. Dissertation. http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/11598
Hörnlein, (2010). Boosted Feature Generation for Classification Problems Involving High Numbers of Inputs and Classes. IWR, Fakultät für Mathematik und Informatik, Univ. Heidelberg. Dissertation
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Smolyar, N (2003). Bildgebende Spektroskopie an Pflanzenblättern. Institut für Umweltphysik, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ.\ Heidelberg. http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/4268/
Saracoglu, K (2001). Bildanalyse von M-FISH. IWR, Fakultät für Physik und Astronomie, Univ.\ Heidelberg. http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/1805/
Haußmann, (2021). Bayesian Neural Networks for Probabilistic Machine Learning. Heidelberg University

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