Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse
  1. Start / 
  2. Datensatz ansehen

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
 Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht
  GenLR-Net: Deep Framework for Very Low Resolution Face and Object Recognition with Generalization to Unseen Categories

Mudunuri, S. P., Sanyal, S., & Biswas, S. (2018). GenLR-Net: Deep Framework for Very Low Resolution Face and Object Recognition with Generalization to Unseen Categories. In 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2018) (pp. 602-611). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/CVPRW.2018.00090.

Item is

 

einblenden: alle ausblenden: alle

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-BDDA-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-68A6-C
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Mudunuri, S. P.1, Autor
Sanyal, S.2, Autor           
Biswas, S.1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: Abt. Black
 Zusammenfassung: -

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018-12-172018
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/CVPRW.2018.00090
BibTex Citekey: 8575553
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2018)
Veranstaltungsort: Salt Lake City, UT
Start-/Enddatum: 2018-06-18 - 2018-06-22

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2018)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 602 - 611 Identifikator: ISBN: 978-1-5386-6100-0
ISBN: 978-1-5386-6101-7
ISSN: 2160-7516
ISSN: 2160-7508