KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Rethinking Semi-supervised Segmentation Beyond Accuracy: Reliability and Robustness

Landgraf, Steven ORCID iD icon 1; Hillemann, Markus ORCID iD icon 1; Ulrich, Markus ORCID iD icon 1
1 Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-032-12840-9_28
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2026
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-032-12839-3
ISSN: 0302-9743
KITopen-ID: 1000189402
Erschienen in Pattern Recognition : 47th DAGM German Conference, DAGM GCPR 2025, Freiburg, Germany, September 23–26, 2025, Proceedings. Ed.: M. Keuper
Veranstaltung 47th DAGM German Conference on Pattern Recognition (DAGM GCPR 2025), Freiburg im Breisgau, Deutschland, 23.09.2025 – 26.09.2025
Verlag Springer Nature Switzerland
Seiten 434–452
Serie Lecture Notes in Computer Science ; 16125
Vorab online veröffentlicht am 02.01.2026
Nachgewiesen in OpenAlex
Dimensions
KIT – Die Universität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page