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  Learning To Disambiguate Strongly Interacting Hands via Probabilistic Per-Pixel Part Segmentation

Fan, Z., Spurr, A., Kocabas, M., Tang, S., Black, M. J., & Hilliges, O. (2022). Learning To Disambiguate Strongly Interacting Hands via Probabilistic Per-Pixel Part Segmentation. In 2021 International Conference on 3D Vision (3DV 2021) (pp. 1-10). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/3DV53792.2021.00011.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-EE4A-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-9F33-9
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.00434 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün
externe Referenz:
https://doi.org/10.1109/3DV53792.2021.00011 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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 Urheber:
Fan, Zicong1, 2, Autor           
Spurr, Adrian2, Autor
Kocabas, Muhammed1, 2, Autor           
Tang, Siyu2, Autor
Black, Michael J.1, Autor           
Hilliges, Otmar2, Autor
Affiliations:
1Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Black
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20212022-01-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/3DV53792.2021.00011
BibTex Citekey: Fan:3DV:2021
arXiv: 2107.00434
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: International Conference on 3D Vision (3DV 2021)
Veranstaltungsort: Virtual
Start-/Enddatum: 2021-12-01 - 2021-12-03

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2021 International Conference on 3D Vision (3DV 2021)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 10 Identifikator: ISBN: 978-1-6654-2688-6
ISBN: 978-1-6654-2689-3
ISSN: 2475-7888
ISSN: 2378-3826
DOI: 10.1109/3DV53792.2021