KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Every Annotation Counts: Multi-label Deep Supervision for Medical Image Segmentation

Reiß, Simon ORCID iD icon 1; Seibold, Constantin ORCID iD icon 1; Freytag, Alexander; Rodner, Erik; Stiefelhagen, Rainer ORCID iD icon 1
1 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Download
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.00941
Scopus
Zitationen: 54
Dimensions
Zitationen: 65
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsmonat/-jahr 06.2021
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-66544-509-2
ISSN: 2575-7075
KITopen-ID: 1000174246
Erschienen in 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Veranstaltung IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPRW 2021), Online, 19.06.2021 – 25.06.2021
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 9527–9537
Serie Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
Nachgewiesen in Scopus
Dimensions
Relationen in KITopen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page