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# System prepended metadata

title: HCI - TODO

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# HCI - TODO

# Cycle GAN:

- [x] Classifier einfügen
- [x] Auflösung erhöhen
- [x] Trainieren: mehr Bilder pro Epoche
- [ ] Kommentare schreiben
- [x] Unser Code muss schöner werden (Herausfinden was welche Domäne ist)
- [x] Bilder rausladen mit ImageGenerator

- [ ] Frontend finishen
- [ ] Script für Evaluation
- [ ] 

# Classifier:

- [ ] (Trainieren: 100 Epochen)

# VAE:

- [x] Loss-Function anpassen
- [x] Trainieren: 100 Epochen, höhere Auflösung

# Presentation

- [x] Anwendung basteln, die Counterfactuals ausspuckt
- [ ] Abschlussplakat
- [ ] Abschlussbericht
- [ ] Auf gitlab integrieren

# Abschlussbericht

0. Introduction
1. Background
    - Pneumonia Recognition
    - Dataset
2. Approach
    - Classifier
    - CycleGAN
        - CycleGAN
        - +Classifier
    - VAE
3. Evaluation
    - technical: (Loss auswertung, trainieren mit unterschiedlichen Gewichten, Classifier erst später dazuschalten)
4. Discussion: user survey
5. Future Work & Limited: Covid-19, retrain for other classifier, CycleGAN oder GAN auf medizinische Bilder für Explainable AI
6. Conclusion
