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CAD-to-real: enabling deep neural networks for 3D pose estimation of electronic control units – A transferable and automated approach for industrial use cases = CAD-to-real: Eine Methode zum Einsatz tiefer neuronaler Netze bei der 3D-Lageerkennung von elektronischen Steuergeräten - Ein transferierbarer und automatisierter Ansatz für industrielle Anwendungen

Bäuerle, Simon 1; Böhland, Moritz 1; Barth, Jonas; Reischl, Markus ORCID iD icon 1; Steimer, Andreas; Mikut, Ralf ORCID iD icon 1
1 Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1515/auto-2021-0020
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Zitationen: 2
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Zitationen: 1
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 10.2021
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2196-677X, 0178-2312
KITopen-ID: 1000139195
HGF-Programm 47.14.02 (POF IV, LK 01) Information Storage and Processing in the Cell Nucleus
Erschienen in Automatisierungstechnik
Verlag De Gruyter
Band 69
Heft 10
Seiten 880–891
Vorab online veröffentlicht am 01.10.2021
Nachgewiesen in Scopus
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