Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.10.2024

Herausgeber

Aleš Leonardis + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

491

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3,2 cm

Gewicht

867 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-72753-5

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.10.2024

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

491

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3,2 cm

Gewicht

867 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-72753-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: [email protected]

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  • Produktbild: Computer Vision – ECCV 2024
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  • Neural Metamorphosis.- WHAC: World-grounded Humans and Cameras.- Federated Learning with Local Openset Noisy Labels.- Diff3DETR: Agent-based Diffusion Model for Semi-supervised 3D Object Detection.- PSALM: Pixelwise Segmentation with Large Multi-modal Model.- Layout-Corrector: Alleviating Layout Sticking Phenomenon in Discrete Diffusion Model.- Active Coarse-to-Fine Segmentation of Moveable Parts from Real Images.- Topo4D: Topology-Preserving Gaussian Splatting for High-Fidelity 4D Head Capture.- Learning Modality-agnostic Representation for Semantic Segmentation from Any Modalities.- Kinetic Typography Diffusion Model.- Refine, Discriminate and Align: Stealing Encoders via Sample-Wise Prototypes and Multi-Relational Extraction.- Light-in-Flight for a World-in-Motion.- GroupDiff: Diffusion-based Group Portrait Editing.- Faceptor: A Generalist Model for Face Perception.- Inter-Class Topology Alignment for Efficient Black-Box Substitute Attacks.- Segment3D: Learning Fine-Grained Class-Agnostic 3D Segmentation without Manual Labels.- InsMapper: Exploring Inner-instance Information for Vectorized HD Mapping.- KDProR: A Knowledge-Decoupling Probabilistic Framework for Video-Text Retrieval.- Category-level Object Detection, Pose Estimation and Reconstruction from Stereo Images.- Learning with Unmasked Tokens Drives Stronger Vision Learners.- Dual-stage Hyperspectral Image Classification Model with Spectral Supertoken.- Multi-Task Domain Adaptation for Language Grounding with 3D Objects.- Efficient Active Domain Adaptation for Semantic Segmentation by Selecting Information-rich Superpixels.- Efficient Training of Spiking Neural Networks with Multi-Parallel Implicit Stream Architecture.- Camera-LiDAR Cross-modality Gait Recognition.- LiteSAM is Actually what you Need for segment Everything.- IGNORE: Information Gap-based False Negative Loss Rejection for Single Positive Multi-Label Learning.