Towards Automatic Parsing of Structured Visual Content through the Use of Synthetic Data
Scholch, Lukas 1; Steinhauser, Jonas 1; Beichter, Maximilian 1; Seibold, Constantin
2; Yang, Kailun 2; Knaeble, Merlin 3; Schwarz, Thorsten 2; Maedche, Alexander 3; Stiefelhagen, Rainer
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)
2; Yang, Kailun 2; Knaeble, Merlin 3; Schwarz, Thorsten 2; Maedche, Alexander 3; Stiefelhagen, Rainer
21 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)
| 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 Scopus |
| Relationen in KITopen |