Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  Domain Adaptive Semantic Segmentation with Self-Supervised Depth Estimation

Wang, Q., Dai, D., Hoyer, L., Van Gool, L., & Fink, O. (2021). Domain Adaptive Semantic Segmentation with Self-Supervised Depth Estimation. In ICCV 2021 (pp. 8495-8505). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/ICCV48922.2021.00840.

Item is

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

einblenden: Dateien
ausblenden: Dateien
:
2104.13613.pdf (Preprint), 3MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
2104.13613.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
© 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
Lizenz:
-
:
Wang_Domain_Adaptive_Semantic_Segmentation_With_Self-Supervised_Depth_Estimation_ICCV_2021_paper.pdf (Preprint), 4MB
Name:
Wang_Domain_Adaptive_Semantic_Segmentation_With_Self-Supervised_Depth_Estimation_ICCV_2021_paper.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
These ICCV 2021 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

einblenden:
ausblenden:
externe Referenz:
https://github.com/qinenergy/corda (Ergänzendes Material)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Wang, Qin1, Autor
Dai, Dengxin2, Autor           
Hoyer, Lukas1, Autor
Van Gool, Luc1, Autor
Fink, Olga1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              

Inhalt

einblenden:

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 20212021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 11 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: wang2021domain
DOI: 10.1109/ICCV48922.2021.00840
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision
Veranstaltungsort: Virtual Event
Start-/Enddatum: 2021-10-11 - 2021-10-17

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: ICCV 2021
  Kurztitel : ICCV 2021
  Untertitel : 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision ; Proceedings
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 8495 - 8505 Identifikator: ISBN: 978-1-6654-2812-5