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  Joint Visual-Temporal Embedding for Unsupervised Learning of Actions in Untrimmed Sequences

VidalMata, R. G., Scheirer, W. J., Kukleva, A., Cox, D., & Kuehne, H. (2021). Joint Visual-Temporal Embedding for Unsupervised Learning of Actions in Untrimmed Sequences. In IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (pp. 1238-1247). Computer Vision Foundation.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-4593-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-4598-F
Genre: Konferenzbeitrag

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:
VidalMata_Joint_Visual-Temporal_Embedding_for_Unsupervised_Learning_of_Actions_in_Untrimmed_WACV_2021_paper.pdf (Preprint), 3MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-4599-E
Name:
VidalMata_Joint_Visual-Temporal_Embedding_for_Unsupervised_Learning_of_Actions_in_Untrimmed_WACV_2021_paper.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
These research 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:
VidalMata, Rosaura G.1, Autor
Scheirer, Walter J.1, Autor
Kukleva, Anna2, Autor           
Cox, David1, Autor
Kuehne, Hilde1, 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: 2021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: VidalMata_WACV21
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision
Veranstaltungsort: Virtual
Start-/Enddatum: 2021-01-05 - 2021-01-09

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision
  Kurztitel : WACV 2021
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Computer Vision Foundation
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1238 - 1247 Identifikator: -