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  Dual Contrastive Loss and Attention for GANs

Yu, N., Liu, G., Dundar, A., Tao, A., Catanzaro, B., Davis, L., et al. (2021). Dual Contrastive Loss and Attention for GANs. In ICCV 2021 (pp. 6711-6722). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/ICCV48922.2021.00666.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-CEF8-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-7067-2
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : Dual Contrastive Loss and Attention for {GANs}

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:
Yu_Dual_Contrastive_Loss_and_Attention_for_GANs_ICCV_2021_paper.pdf (Preprint), 6MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-CEFA-5
Name:
Yu_Dual_Contrastive_Loss_and_Attention_for_GANs_ICCV_2021_paper.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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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

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Urheber

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 Urheber:
Yu, Ning1, Autor           
Liu, Guilin2, Autor
Dundar, Aysegul2, Autor
Tao, Andrew2, Autor
Catanzaro, Bryan2, Autor
Davis, Larry2, Autor
Fritz, Mario2, 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: 2021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Yu_ICCV21
DOI: 10.1109/ICCV48922.2021.00666
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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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: 6711 - 6722 Identifikator: ISBN: 978-1-6654-2812-5