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Conditioning Latent-Space Clusters for Real-World Anomaly Classification

Bogdoll, Daniel ORCID iD icon 1; Pavlitska, Svetlana 1; Klaus, Simon 1,2; Zöllner, J. Marius 1
1 Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/SSCI52147.2023.10372019
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsmonat/-jahr 12.2023
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-66543-065-4
KITopen-ID: 1000168137
Erschienen in 2023 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Mexico City, 5th-8th December 2023
Veranstaltung IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2023), Mexiko-Stadt, Mexiko, 05.12.2023 – 08.12.2023
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 1620 – 1625
Serie Conferences
Vorab online veröffentlicht am 01.12.2023
Nachgewiesen in Dimensions
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