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Towards Automatic Parsing of Structured Visual Content through the Use of Synthetic Data

Scholch, Lukas 1; Steinhauser, Jonas 1; Beichter, Maximilian 1; Seibold, Constantin ORCID iD icon 2; Yang, Kailun 2; Knaeble, Merlin 3; Schwarz, Thorsten 2; Maedche, Alexander 3; Stiefelhagen, Rainer ORCID iD icon 2
1 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/ICPR56361.2022.9956453
Dimensions
Zitationen: 1
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-66549-062-7
ISSN: 2831-7475
KITopen-ID: 1000154368
HGF-Programm 46.24.01 (POF IV, LK 01) Applied TA: Digitalizat. & Automat. Socio-Technical Change
Erschienen in 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
Veranstaltung 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2022), Montreal, Kanada, 21.08.2022 – 25.08.2022
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 1607–1613
Serie Proceedings (International Conference on Pattern Recognition. Online)
Vorab online veröffentlicht am 29.11.2022
Nachgewiesen in Dimensions
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