Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "12026045X"
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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 |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |

