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PointAtMe: Efficient 3D Point Cloud Labeling in Virtual Reality

Wirth, Florian ORCID iD icon; Quehl, Jannik; Ota, Jeffrey; Stiller, Christoph


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/IVS.2019.8814115
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Zitationen: 33
Dimensions
Zitationen: 34
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT)
Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsmonat/-jahr 06.2019
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-7281-0560-4
ISSN: 2642-7214
KITopen-ID: 1000138170
Erschienen in 2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)
Veranstaltung 30th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2019), Paris, Frankreich, 09.06.2019 – 12.06.2019
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Serie Intelligent Vehicles Symposium (IV) ; 2019
Externe Relationen Siehe auch
Nachgewiesen in Dimensions
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