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  Occlusion boundary detection via deep exploration of context

Fu, H., Wang, C., Tao, D., & Black, M. J. (2016). Occlusion boundary detection via deep exploration of context. In 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016) (pp. 241-250). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/CVPR.2016.33.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-19B7-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-ABF3-3
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Fu, Huang1, Autor
Wang, Chaohui1, Autor
Tao, Dacheng1, Autor
Black, Michael J.2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Black
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2016-12-122016
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Fu:CVPR:2016
DOI: 10.1109/CVPR.2016.33
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016)
Veranstaltungsort: Las Vegas, USA
Start-/Enddatum: 2016-06-27 - 2016-06-30

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 241 - 250 Identifikator: ISBN: 978-1-4673-8851-1
ISSN: 1063-6919
ISBN: 978-1-4673-8852-8
DOI: 10.1109/CVPR33180.2016