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  Open World Compositional Zero-Shot Learning

Mancini, M., Naeem, M. F., Xian, Y., & Akata, Z. (2021). Open World Compositional Zero-Shot Learning. In IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 5218-5226). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/CVPR46437.2021.00518.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-1548-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-2B42-A
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Mancini, M.1, Autor
Naeem, M. F.1, Autor
Xian, Y.1, Autor
Akata, Zeynep2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20212021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Mancini_CVPR21
DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.00518
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 34th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Veranstaltungsort: Virtual Conference
Start-/Enddatum: 2021-06-19 - 2021-06-25

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
  Kurztitel : CVPR 2021
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 5218 - 5226 Identifikator: ISBN: 978-1-6654-4509-2