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  Compositional Mixture Representations for Vision and Text

Alaniz, S., Federici, M., & Akata, Z. (2022). Compositional Mixture Representations for Vision and Text. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (pp. 4201-4210). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/CVPRW56347.2022.00465.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-F2B1-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-F2B2-A
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Alaniz, Stephan1, Autor
Federici, Marco1, Autor
Akata, Zeynep2, 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: 2022
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Alaniz_CVPRW2022
DOI: 10.1109/CVPRW56347.2022.00465
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Workshop on Learning with Limited Labelled Data for Image and Video Understanding
Veranstaltungsort: New Orleans, LA, USA
Start-/Enddatum: 2021-06-20 - 2021-06-20

Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : DEXIM
Grant ID : 853489
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops
  Andere : CVPRW 2022
  Kurztitel : CVPR 2022
  Andere : L3D-IVU - CVPR 2022
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 4201 - 4210 Identifikator: ISBN: 978-1-6654-8739-9