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  Class-Specific Hough Forests for Object Detection

Gall, J., & Lempitsky, V. (2013). Class-Specific Hough Forests for Object Detection. In A. Criminisi, & J. Shotton (Eds.), Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis (pp. 143-157). London: Springer.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0015-375D-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0018-7AA1-4
Genre: Buchkapitel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gall, J.1, Autor           
Lempitsky, V., Autor
Affiliations:
1Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2013
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4471-4929-3_11#page-1
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Criminisi, A., Herausgeber
Shotton, J., Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: London : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 143 - 157 Identifikator: DOI: 10.1007/978-1-4471-4929-3
ISBN: 978-1-4471-4928-6
ISBN: 978-1-4471-4929-3

Quelle 2

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Titel: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -