Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.10.2024

Herausgeber

Aleš Leonardis + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

471

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3 cm

Gewicht

838 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-72645-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.10.2024

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

471

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3 cm

Gewicht

838 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-72645-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: [email protected]

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

  • Produktbild: Computer Vision – ECCV 2024
  • Produktbild: Computer Vision – ECCV 2024
  • Learning 3D Geometry and Feature Consistent Gaussian Splatting for Object Removal.- Motion-prior Contrast Maximization for Dense Continuous-Time Motion Estimation.- Efficient Few-Shot Action Recognition via Multi-Level Post-Reasoning.- Text2Place: Affordance-aware Text Guided Human Placement.- OGNI-DC: Robust Depth Completion with Optimization-Guided Neural Iterations.- Zero-Shot Multi-Object Scene Completion.- Beta-Tuned Timestep Diffusion Model.- POA: Pre-training Once for Models of All Sizes.- Taming Latent Diffusion Model for Neural Radiance Field Inpainting.- MapDistill: Boosting Efficient Camera-based HD Map Construction via Camera-LiDAR Fusion Model Distillation.- ByteEdit: Boost, Comply and Accelerate Generative Image Editing.- ProDepth: Boosting Self-Supervised Multi-Frame Monocular Depth with Probabilistic Fusion.- High-Resolution and Few-shot View Synthesis from Asymmetric Dual-lens Inputs.- Accelerating Image Super-Resolution Networks with Pixel-Level Classification.- LASS3D: Language-Assisted Semi-Supervised 3D Semantic Segmentation with Progressive Unreliable Data Exploitation.- Contourlet Residual for Prompt Learning Enhanced Infrared Image Super-Resolution.- Click-Gaussian: Interactive Segmentation to Any 3D Gaussians.- Random Walk on Pixel Manifolds for Anomaly Segmentation of Complex Driving Scenes.- DySeT: a Dynamic Masked Self-distillation Approach for Robust Trajectory Prediction.- Track Everything Everywhere Fast and Robustly.- Towards Open-ended Visual Quality Comparison.- FreeInit: Bridging Initialization Gap in Video Diffusion Models.- DenseNets Reloaded: Paradigm Shift Beyond ResNets and ViTs.- Eliminating Feature Ambiguity for Few-Shot Segmentation.- Soft Prompt Generation for Domain Generalization.- Shedding More Light on Robust Classifiers under the lens of Energy-based Models.