Professorinnen und Professoren
Technische Universität München

Prof. Dr. Benjamin Busam

Professur

Photogrammetrie und Fernerkundung

School

TUM School of Engineering and Design

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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Busam (*1987) erforscht, wie Maschinen ihre Umgebung in 3D sehen und verstehen können. An der Schnittstelle von Computer Vision, Robotik und künstlicher Intelligenz entwickelt die Professur für Photogrammetrie und Fernerkundung Methoden zur 3D-Rekonstruktion aus Bild- und Sensordaten und erstellt digitale Zwillinge für eine photorealistische und geometrisch präzise in-silico-Abbildung unserer Welt. Multimodale Daten werden dabei automatisch analysiert. Unser Leitmotiv: „Making Machines See and Think in 3D“ – vom Sensor bis zum System.

Prof. Busam studierte Mathematik an der Technischen Universität München, der ParisTech in Frankreich und an der University of Melbourne in Australien und schloss mit Auszeichnung ab. Er promovierte in Informatik im Bereich 3D Computer Vision und leitete Forschungsgruppen in der Industrie als Head of Research bei FRAMOS und 3D Computer Vision Team Lead bei Huawei Research in London. Seit 2025 ist Benjamin Busam Professor und Lehrstuhlinhaber für Photogrammetrie und Fernerkundung an der TUM.

Wichtigste Auszeichnungen

  • CVPR Outstanding Reviewer Award (2024)
  • ECCV BOP Challenge Synthetic Data / Overall Segmentation Awards (2022)
  • Huawei Noah's Ark Lab Innovation Pioneer Award (2019)
  • ICCV MVR3D Best Student Paper Award (2017)
  • European Machine Vision Association: EMVA Young Professional Award (2015)

Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

Jung HJ, Li W, Wu SC, Bittner W, Brasch N, Song J, Pérez-Pellitero E, Zhang Z, Moreau A, Navab N, Busam B: "Scrream: Scan, register, render and map: A framework for annotating accurate and dense 3d indoor scenes with a benchmark". Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2024; 37: 44164-44176.

Abstract

Jung HJ, Wu SC, Ruhkamp P, Zhai G, Schieber H, Rizzoli G, Wang P, Zhao H, Garattoni L, Meier S, Roth D, Navab N, Busam B: "Housecat6d-a large-scale multi-modal category level 6d object perception dataset with household objects in realistic scenarios". IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2024; 22498-22508.

Abstract

Jung HJ, Ruhkamp P, Zhai G, Brasch N, Li Y, Verdie Y, Song J, Zhou Y, Armagan A, Ilic S, Leonardis A, Navab N, Busam B: "On the importance of accurate geometry data for dense 3d vision tasks". IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2023; 780-791.

Abstract

Chen H, Manhardt F, Navab N, Busam B: "Texpose: Neural texture learning for self-supervised 6d object pose estimation". IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2023; 4841-4852.

Abstract

Gao D, Li Y, Ruhkamp P, Skobleva I, Wysocki M, Jung HJ, Wang P, Guridi A, Busam B: "Polarimetric pose prediction". European Conference on Computer Vision (ECCV). 2022; 735-752.

Abstract

Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.