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  DispVoxNets: Non-Rigid Point Set Alignment with Supervised Learning Proxies

Shimada, S., Golyanik, V., Tretschk, E., Stricker, D., & Theobalt, C. (2019). DispVoxNets: Non-Rigid Point Set Alignment with Supervised Learning Proxies. In International Conference on 3D Vision (pp. 27-36). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/3DV.2019.00013.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-7B48-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-7B50-7
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {DispVoxNets}: {N}on-Rigid Point Set Alignment with Supervised Learning Proxies

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Shimada, Soshi1, Autor
Golyanik, Vladislav2, Autor           
Tretschk, Edgar1, Autor
Stricker, Didier1, Autor
Theobalt, Christian2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40047              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20192019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/3DV.2019.00013
BibTex Citekey: Shimada_3DV2019
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: International Conference on 3D Vision
Veranstaltungsort: Québec City, Canada
Start-/Enddatum: 2019-09-16 - 2019-09-19

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: International Conference on 3D Vision
  Kurztitel : 3DV 2019
  Untertitel : Proceedings
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 27 - 36 Identifikator: ISBN: 978-1-7281-3131-3