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  Synthetic Convolutional Features for Improved Semantic Segmentation

He, Y., Schiele, B., & Fritz, M. (2021). Synthetic Convolutional Features for Improved Semantic Segmentation. In A. Bartoli, & A. Fusiello (Eds.), Computer Vision -- ECCV Workshops 2020 (pp. 320-336). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-030-66823-5_19.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-4704-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-4705-2
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

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:
2009.08849.pdf (Preprint), 3MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
2009.08849.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
He, Yang1, Autor           
Schiele, Bernt2, Autor           
Fritz, Mario1, 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: 2019-05-272020-10-2220212021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: He_ECCV20
DOI: 10.1007/978-3-030-66823-5_19
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 16th European Conference on Compute Vision
Veranstaltungsort: Glasgow, UK
Start-/Enddatum: 2020-08-23 - 2020-08-28

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Computer Vision -- ECCV Workshops 2020
  Kurztitel : ECCV 2020
  Andere : ACVR 2020
  Untertitel : Glasgow, UK, August 23–28, 2020 ; Proceedings, Part IV
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Bartoli, Adrien1, Herausgeber
Fusiello, Andrea1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 320 - 336 Identifikator: ISBN: 978-3-030-66822-8

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
  Kurztitel : LNCS
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 12538 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -