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Variability-Aware and Weakly Supervised Learning for Semantic Tissue Segmentation

Götz, Michael

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000072099
Seitenaufrufe: 20
seit 04.05.2018
Downloads: 33
seit 25.07.2017
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-720996
KITopen-ID: 1000072099
Verlag KIT, Karlsruhe
Umfang xiv, 157, LXXVII S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 08.06.2017
Referent/Betreuer Prof. R. Dillmann
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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