Computer Vision - ECCV 2022
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Okt 2022, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Cross-Domain Ensemble Distillation for Domain Generalization.- Centrality and Consistency: Two-Stage Clean Samples Identification for Learning with Instance-Dependent Noisy Labels.- Hyperspherical Learning in Multi-Label Classification.- When Active Learning Meets Implicit Semantic Data Augmentation.- VL-LTR: Learning Class-Wise Visual-Linguistic Representation for Long-Tailed Visual Recognition.- Class Is Invariant to Context and Vice Versa: On Learning Invariance for Out-of-Distribution Generalization.- Hierarchical Semi-Supervised Contrastive Learning for ContaminationResistant Anomaly Detection.- Tracking by Associating Clips.- RealPatch: A Statistical Matching Framework for Model Patching with Real Samples.- Background-Insensitive Scene Text Recognition with Text Semantic Segmentation.- Semantic Novelty Detection via Relational Reasoning.- Improving Closed and Open-Vocabulary Attribute Prediction Using Transformers.- TrainingVision Transformers with Only 2040 Images.- Bridging Images and Videos: A Simple Learning Framework for Large Vocabulary Video Object Detection.- TDAM: Top-Down Attention Module for Contextually Guided Feature Selection in CNNs.- Automatic Check-Out via Prototype-Based Classifier Learning from Single-Product Exemplars.- Overcoming Shortcut Learning in a Target Domain by Generalizing Basic Visual Factors from a Source Domain.- Photo-Realistic Neural Domain Randomization.- Wave-ViT: Unifying Wavelet and Transformers for Visual Representation Learning.- Tailoring Self-Supervision for Supervised Learning.- Difficulty-Aware Simulator for Open Set Recognition.- Few-Shot Class-Incremental Learning from an Open-Set Perspective.- FOSTER: Feature Boosting and Compression for Class-Incremental Learning.- Visual Knowledge Tracing.- S3C: Self-Supervised Stochastic Classifiers for Few-Shot ClassIncremental Learning.- Improving Fine-Grained Visual Recognition in Low Data Regimes via Self-Boosting Attention Mechanism.- VSA: Learning Varied-Size Window Attention in Vision Transformers.- Unbiased Manifold Augmentation for Coarse Class Subdivision.- DenseHybrid: Hybrid Anomaly Detection for Dense Open-Set Recognition.- Rethinking Confidence Calibration for Failure Prediction.- Uncertainty-Guided Source-Free Domain Adaptation.- Should All Proposals Be Treated Equally in Object Detection .- VIP: Unified Certified Detection and Recovery for Patch Attack with Vision Transformers.- incDFM: Incremental Deep Feature Modeling for Continual Novelty Detection.- IGFormer: Interaction Graph Transformer for Skeleton-Based Human Interaction Recognition.- PRIME: A Few Primitives Can Boost Robustness to Common Corruptions.- Rotation Regularization without Rotation.- Towards Accurate Open-Set Recognition via Background-Class Regularization.- In Defense of Image Pre-trainingfor Spatiotemporal Recognition.- Augmenting Deep Classifiers with Polynomial Neural Networks.- Learning with Noisy Labels by Efficient Transition Matrix Estimation to Combat Label Miscorrection.- Online Task-Free Continual Learning with Dynamic Sparse Distributed Memory.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 816 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9783031198052
- Título
- Computer Vision - ECCV 2022
- Autor
- Shai Avidan
- Editorial
- Springer, Springer Okt 2022
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031198050
- ISBN 13
- 9783031198052
- Peso del artículo
- 1212 gramos
- Dimensiones
- 235x155x44 mm
The 39-volume set, comprising the LNCS books 13661 until 13699, constitutes the refereed proceedings of the 17th European Conference on Computer Vision, ECCV 2022, held in Tel Aviv, Israel, during October 23-27, 2022.
The 1645 papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 5804 submissions. The papers deal with topics such as computer vision; machine learning; deep neural networks; reinforcement learning; object recognition; image classification; image processing; object detection; semantic segmentation; human pose estimation; 3d reconstruction; stereo vision; computational photography; neural networks; image coding; image reconstruction; object recognition; motion estimation.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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