In Defense of Multi-Source Omni-Supervised Efficient ConvNet for Robust Semantic Segmentation in Heterogeneous Unseen Domains
Yang, Kailun; Hu, X.; Wang, K.; Stiefelhagen, Rainer
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2020 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-7281-6673-5 KITopen-ID: 1000130058 |
| Erschienen in | 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 19 October - 13 November 2020, online |
| Veranstaltung | 31st IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2020), Online, 19.10.2020 – 13.11.2020 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 1386-1393 |
| Nachgewiesen in | Dimensions Scopus |