Learning from Imperfect Data Incremental Learning and Few-shot Learning

Liu, Yaoyao

doi:10.22028/D291-39511

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Learning from Imperfect Data Incremental Learning and Few-shot Learning

Liu, Y. (2023). Learning from Imperfect Data Incremental Learning and Few-shot Learning. PhD Thesis, Universität des Saarlandes, Saarbrücken. doi:10.22028/D291-39511.

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-0392-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000E-237A-2

Genre: Hochschulschrift

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http://dx.doi.org/10.22028/D291-39511 (beliebiger Volltext) Open Access Grün

Beschreibung:
-

OA-Status:
Grün

Urheber

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Urheber:
Liu, Yaoyao¹, Autor
Schiele, Bernt¹, Ratgeber
Tuytelaars, Tinne², Gutachter
Tang, Siyu¹, Gutachter

Affiliations:
1Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547
2External Organizations, ou_persistent22

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Details

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Sprache(n): eng - English

Datum: Angenommen: 2023-01-27Online veröffentlicht: 2023Erschienen: 2023

Publikationsstatus: Erschienen

Seiten: xiv, 172 p

Ort, Verlag, Ausgabe: Saarbrücken : Universität des Saarlandes

Inhaltsverzeichnis: -

Art der Begutachtung: -

Identifikatoren: BibTex Citekey: Liu_PhD2023
URN: urn:nbn:de:bsz:291--ds-395111
DOI: 10.22028/D291-39511
Anderer: hdl:20.500.11880/35715

Art des Abschluß: Doktorarbeit

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