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  Semantic Bottlenecks: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations

Losch, M., Fritz, M., & Schiele, B. (2021). Semantic Bottlenecks: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations. International Journal of Computer Vision, 129, 3136-3153. doi:10.1007/s11263-021-01498-0.

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Genre: Zeitschriftenartikel
Latex : Semantic Bottlenecks: {Q}uantifying and Improving Inspectability of Deep Representations

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Losch2021_Article_SemanticBottlenecksQuantifying.pdf (Verlagsversion), 7MB
Name:
Losch2021_Article_SemanticBottlenecksQuantifying.pdf
Beschreibung:
-
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Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Losch, Max1, Autor           
Fritz, Mario2, Autor           
Schiele, Bernt1, Autor           
Affiliations:
1Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20212021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Losch2021
DOI: 10.1007/s11263-021-01498-0
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: International Journal of Computer Vision
  Andere : Int. J. Comput. Vis.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : Springer
Seiten: - Band / Heft: 129 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 3136 - 3153 Identifikator: ISSN: 0920-5691
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925564668