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Semantische 3D Modellierung aus Bildern mit geometrischem Vorwissen

dc.contributor.authorHäne, Christian
dc.contributor.editorHölldobler, Steffen
dc.date.accessioned2019-01-23T14:30:37Z
dc.date.available2019-01-23T14:30:37Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstract3D Rekonstruktion aus Bildern und semantische Segmentierung von Farbbildern wurden traditionellerweise als zwei separate Probleme betrachtet. Meine Dissertation führt Algorithmen ein, die es erlauben die 3D Rekonstruktion und die semantische Segmentierung in einer einzelnen konvexen Optimierung zu berechnen. Durch eine starke Kopplung zwischen Geometrie und Semantik kann dadurch eine bessere Rekonstruktion erreicht werden.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-976-4
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19928
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofAusgezeichnete Informatikdissertationen 2016
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume D-17
dc.titleSemantische 3D Modellierung aus Bildern mit geometrischem Vorwissende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage108
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage99
gi.conference.date21.-24. Mai 2017
gi.conference.locationSchoss Dagstuhl, Deutschland

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