Deep Learning VS. Traditional Algorithms for Saliency Prediction of Distorted Images

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1236545532
Titel	Deep Learning VS. Traditional Algorithms for Saliency Prediction of Distorted Images / Xin Zhao, Hanhe Lin, Pengfei Guo, Dietmar Saupe, Hantao Liu
Person(en)	Zhao, Xin (Verfasser) Lin, Hanhe (Verfasser) Guo, Pengfei (Verfasser) Saupe, Dietmar (Verfasser) Liu, Hantao (Verfasser)
Verlag	Konstanz : KOPS Universität Konstanz
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2020
Umfang/Format	Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:bsz:352-2-1h5s3np44liel6
URL	https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/54030 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Anmerkungen	In: 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). - Piscataway, NJ : IEEE, 2020. - S. 156-160. - ISBN 978-1-72816-395-6 In: 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 25. Okt. 2020 - 28. Okt. 2020, Abu Dhabi, United Arab Emirates
DDC-Notation	006.37 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n)	004 Informatik

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