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  EnhanceNet: Single Image Super-Resolution through Automated Texture Synthesis

Sajjadi, M. S. M., Schölkopf, B., & Hirsch, M. (2017). EnhanceNet: Single Image Super-Resolution through Automated Texture Synthesis. In 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2017) (pp. 4501-4510). Piscataway, NJ, USA: IEEE. doi:10.1109/ICCV.2017.481.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-F853-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-7DAF-C
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
Link (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Sajjadi, Mehdi S. M.1, Autor           
Schölkopf, Bernhard1, Autor           
Hirsch, Michael1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017-12-252017
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: SajSchHir17
DOI: 10.1109/ICCV.2017.481
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)
Veranstaltungsort: Venice, Italy
Start-/Enddatum: 2017-10-22 - 2017-10-29

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ, USA : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 4501 - 4510 Identifikator: ISBN: 978-1-5386-1032-9
ISSN: 2380-7504