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  STD2P: RGBD Semantic Segmentation Using Spatio-Temporal Data-Driven Pooling

He, Y., Chiu, W.-C., Keuper, M., & Fritz, M. (in press). STD2P: RGBD Semantic Segmentation Using Spatio-Temporal Data-Driven Pooling. In 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {STD2P}: {RGBD} Semantic Segmentation Using Spatio-Temporal Data-Driven Pooling

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
He, Yang1, Autor           
Chiu, Wei-Chen1, Autor           
Keuper, Margret1, Autor           
Fritz, Mario1, Autor           
Affiliations:
1Computer Vision and Multimodal Computing, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017
 Publikationsstatus: Angenommen
 Seiten: 20 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: yang_cvpr17
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Veranstaltungsort: Honolulu, HI, USA
Start-/Enddatum: 2017-07-22 - 2017-07-25

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
  Kurztitel : CVPR 2017
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -