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  Studying How to Efficiently and Effectively Guide Models with Explanations

Rao, S., Böhle, M., Parchami-Araghi, A., & Schiele, B. (2023). Studying How to Efficiently and Effectively Guide Models with Explanations. In IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 1922-1933). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/ICCV51070.2023.00184.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-CA7B-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-26BE-1
Genre: Konferenzbeitrag

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:
Rao_Studying_How_to_Efficiently_and_Effectively_Guide_Models_with_Explanations_ICCV_2023_paper.pdf (Preprint), 5MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-CA7D-4
Name:
Rao_Studying_How_to_Efficiently_and_Effectively_Guide_Models_with_Explanations_ICCV_2023_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:
hese ICCV 2023 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:
Rao, Sukrut1, Autor           
Böhle, Moritz1, Autor           
Parchami-Araghi, Amin1, Autor           
Schiele, Bernt1, Autor                 
Affiliations:
1Computer 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: 202320242023
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Rao_ICCV23
DOI: 10.1109/ICCV51070.2023.00184
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision
Veranstaltungsort: Paris, France
Start-/Enddatum: 2023-10-02 - 2023-10-06

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision
  Kurztitel : ICCV 2023
  Untertitel : Proceedings
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1922 - 1933 Identifikator: ISBN: 979-8-3503-0718-4