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Saurabh Varshneya
Saurabh Varshneya
University of Kaiserslautern-Landau
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Title
Cited by
Cited by
Year
Recognizing challenging handwritten annotations with fully convolutional networks
A Kölsch, A Mishra, S Varshneya, MZ Afzal, M Liwicki
2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition …, 2018
212018
Learning interpretable concept groups in CNNs
S Varshneya, A Ledent, RA Vandermeulen, Y Lei, M Enders, D Borth, ...
Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial …, 2021
32021
Deep Learning zur Unterstützung der Arbeitsplanung: Ein Konzept zur Ermittlung von Vorgangsfolgen durch künstliche neuronale Netze
M Hussong, M Glatt, P Rüdiger-Flore, S Varshneya, P Liznerski, M Kloft, ...
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116 (10), 648-651, 2021
22021
Reimagining Anomalies: What If Anomalies Were Normal?
P Liznerski, S Varshneya, E Calikus, S Fellenz, M Kloft
arXiv preprint arXiv:2402.14469, 2024
12024
Interpretable Tensor Fusion
S Varshneya, A Ledent, P Liznerski, A Balinskyy, P Mehta, W Mustafa, ...
arXiv preprint arXiv:2405.04671, 2024
2024
A process planning system using deep artificial neural networks for the prediction of operation sequences
M Hussong, S Varshneya, P Rüdiger-Flore, M Glatt, M Kloft, JC Aurich
Procedia CIRP 120, 135-140, 2023
2023
" DeepIntegrate" Integration heterogener Datenquellen im Deep Learning: Architekturen, Algorithmen und Anwendung in der Pflanzenzüchtung: Veröffentlichung der Ergebnisse von …
M Kloft, M Enders, S Varshneya
Technische Universität Kaiserslautern, 2022
2022
Deep Learning zur Prozessüberwachung in der additiven Fertigung: Ein Konzept zur Vorhersage der Materialporosität von additiv gefertigten Bauteilen durch Deep Learning
L Yi, S Ehmsen, M Cassani, M Glatt, S Varshneya, P Liznerski, M Kloft, ...
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 115 (11), 810-813, 2020
2020
TUKL INDUCING INTERPRETABILITY IN CNN
S Varshneya
AHRP Berichte, 2020
2020
The system can't perform the operation now. Try again later.
Articles 1–9