Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
The multi-volume set LNCS 15623 until LNCS 15646 constitutes the proceedings of the workshops that were held in conjunction with the 18th European Conference on Computer Vision, ECCV 2024, which took place in Milan, Italy, during September 29-October 4, 2024.
These LNCS volumes contain 574 accepted papers from 53 of the 73 workshops. The list of workshops and distribution of the workshop papers in the LNCS volumes can be found in the preface that is freely accessible online.
Valeo4Cast: A Modular Approach to End-to-End Forecasting.- AA-SGAN: Adversarially Augmented Social GAN with Synthetic Data.- Autonomous Drone-Person Tracking and Following in Uniform Appearance Scenarios.- Continual Reinforcement Learning with Implicit Generative Replay for Autonomous Driving.- Self-supervised Road Accident Anticipation with Non-decreasing Danger.- 3D Object Detection and Tracking Refinement with Ensemble Methods and Spatiotemporal Filtering.- Conditional Unscented Autoencoders for Trajectory Prediction.- Uncertainty Estimation and Out-of-Distribution Detection for LiDAR Scene Semantic Segmentation.- TrackLidFormer: a Transformer-based Approach for Occluded Object Tracking.- Good Data Is All Imitation Learning Needs.- What Matters in Autonomous Driving Anomaly Detection: A Weakly Supervised Horizon.- High Dynamic Range Modulo Imaging for Robust Object Detection in Autonomous Driving.- RLNet: Adaptive Fusion of 4D Radar and Lidar for 3D Object Detection.- Improving Online Source-Free Domain Adaptation for Object Detection by Unsupervised Data Acquisition.- AnoVox: A Benchmark for Multimodal Anomaly Detection in Autonomous Driving.- On Camera and LiDAR Positions in End-to-End Autonomous Driving.- ProGBA: Prompt Guided Bayesian Augmentation for Zero-shot Domain Adaptation.- ReGentS: Real-World Safety-Critical Driving Scenario Generation Made Stable.- Loop Mining Large-Scale Unlabeled Data for Corner Case Detection in Autonomous Driving.- HumanSim: Human-Like Multi-Agent Novel Driving Simulation for Corner Case Generation.- Talk to Parallel LiDARs: A Human-LiDAR Interaction Method Based on 3D Visual Grounding.- RoSA Dataset: Road Construct zone Segmentation for Autonomous Driving.- A Multimodal Hybrid Late-Cascade Fusion Network for Enhanced 3D Object Detection.- The Second Visual Object Tracking Segmentation VOTS2024 Challenge Results.
Dateiformat: PDFKopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.
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