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  IsMo-GAN: Adversarial Learning for Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction

Shimada, S., Golyanik, V., Theobalt, C., & Stricker, D. (2019). IsMo-GAN: Adversarial Learning for Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction. In IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. Computer Vision Foundation.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-9410-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-9411-0
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {IsMo-GAN}: {A}dversarial Learning for Monocular Non-Rigid {3D} Reconstruction

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Shimada_IsMo-GAN_Adversarial_Learning_for_Monocular_Non-Rigid_3D_Reconstruction_CVPRW_2019_paper.pdf (Preprint), 2MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-9412-F
Name:
Shimada_IsMo-GAN_Adversarial_Learning_for_Monocular_Non-Rigid_3D_Reconstruction_CVPRW_2019_paper.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
These CVPR 2019 workshop papers are the Open Access versions, provided by the Computer Vision Foundation. Except for the watermark, they are identical to the accepted versions; the final published version of the proceedings is available on IEEE Xplore. This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere to the terms and constraints invoked by each author's copyright.
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Shimada, Soshi1, Autor
Golyanik, Vladislav2, Autor           
Theobalt, Christian2, Autor           
Stricker, Didier1, 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: 2019
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 10 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Shimada_2019
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Photogrammetric Computer Vision Workshop
Veranstaltungsort: Long Beach, CA, USA
Start-/Enddatum: 2019-06-17 - 2019-06-17

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops
  Kurztitel : CVPRW 2019
  Untertitel : Proceedings
  Andere : PCV 19
  Andere : PCV 2019
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Computer Vision Foundation
Seiten: 10 p. Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -