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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 ORCID iD icon


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/IV47402.2020.9304768
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Zitationen: 1
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
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