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  SphereNet: Learning Spherical Representations for Detection and Classification in Omnidirectional Images

Coors, B., Condurache, A. P., & Geiger, A. (2018). SphereNet: Learning Spherical Representations for Detection and Classification in Omnidirectional Images. In V. Ferrari, M. Hebert, C. Sminchisescu, & Y. Weiss (Eds.), Computer Vision – ECCV 2018 (pp. 525-541). Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-01240-3_32.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-87CC-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-87CD-E
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Coors, Benjamin1, 2, Autor
Condurache, Alexandru Paul1, Autor
Geiger, Andreas2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Max Planck Research Group Autonomous Vision, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_2344692              

Inhalt

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Schlagwörter: Forschungsgruppe Geiger
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018-10-052018
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Coors2018ECCV
DOI: 10.1007/978-3-030-01240-3_32
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 15th European Conference on Computer Vision (ECCV 2018)
Veranstaltungsort: Munich, Germany
Start-/Enddatum: 2018-09-08 - 2018-09-14

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Computer Vision – ECCV 2018
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Ferrari, V.1, Herausgeber
Hebert, M.1, Herausgeber
Sminchisescu, C.1, Herausgeber
Weiss, Y.1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Cham : Springer
Seiten: - Band / Heft: 9 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 525 - 541 Identifikator: ISBN: 978-3-030-01240-3
ISBN: 978-3-030-01239-7

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 11213 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 0302-9743
ISSN: 1611-3349