Computer Vision - ECCV 2022
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Okt 2022, 2022
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Active Label Correction Using Robust Parameter Update and Entropy Propagation.- Unpaired Image Translation via Vector Symbolic Architectures.- UniNet: Unified Architecture Search with Convolution, Transformer, and MLP.- AMixer: Adaptive Weight Mixing for Self-Attention Free Vision Transformers.- TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers.- Equivariant Hypergraph Neural Networks.- ScaleNet: Searching for the Model to Scale.- Complementing Brightness Constancy with Deep Networks for Optical Flow Prediction.- ViTAS: Vision Transformer Architecture Search.- LidarNAS: Unifying and Searching Neural Architectures for 3D Point Clouds.- Uncertainty-DTW for Time Series and Sequences.- Black-Box Few-Shot Knowledge Distillation.- Revisiting Batch Norm Initialization.- SSBNet: Improving Visual Recognition Efficiency by Adaptive Sampling.- Filter Pruning via Feature Discrimination in Deep Neural Networks.- LA3: Efficient Label-Aware AutoAugment.- Interpretations Steered Network Pruning via Amortized Inferred Saliency Maps.- BA-Net: Bridge Attention for Deep Convolutional Neural Networks.- SAU: Smooth Activation Function Using Convolution with Approximate Identities.- Multi-Exit Semantic Segmentation Networks.- Almost-Orthogonal Layers for Efficient General-Purpose Lipschitz Networks.- PointScatter: Point Set Representation for Tubular Structure Extraction.- Check and Link: Pairwise Lesion Correspondence Guides Mammogram Mass Detection.- Graph-Constrained Contrastive Regularization for Semi-Weakly Volumetric Segmentation.- Generalizable Medical Image Segmentation via Random Amplitude Mixup and Domain-Specific Image Restoration.- Auto-FedRL: Federated Hyperparameter Optimization for Multi-Institutional Medical Image Segmentation.- Personalizing Federated Medical Image Segmentation via Local Calibration.- One-Shot Medical Landmark Localization by Edge-Guided Transform and Noisy Landmark Refinement.- Ultra-High-Resolution Unpaired Stain Transformation via Kernelized Instance Normalization.- Med-DANet: Dynamic Architecture Network for Efficient Medical Volumetric Segmentation.- ConCL: Concept Contrastive Learning for Dense Prediction Pre-training in Pathology Images.- CryoAI: Amortized Inference of Poses for Ab Initio Reconstruction of 3D Molecular Volumes from Real Cryo-EM Images.- UniMiSS: Universal Medical Self-Supervised Learning via Breaking Dimensionality Barrier.- DLME: Deep Local-Flatness Manifold Embedding.- Semi-Supervised Keypoint Detector and Descriptor for Retinal Image Matching.- Graph Neural Network for Cell Tracking in Microscopy Videos.- CXR Segmentation by AdaIN-Based Domain Adaptation and Knowledge Distillation.- Accurate Detection of Proteins in Cryo-Electron Tomograms from Sparse Labels.- K-SALSA: K-Anonymous Synthetic Averaging of Retinal Images via Local Style Alignment.- RadioTransformer: A Cascaded Global-Focal Transformer for Visual Attention-Guided Disease Classification.- Differentiable Zooming for Multiple Instance Learning on Whole-Slide Images.- Learning Uncoupled-Modulation CVAE for 3D Action-Conditioned Human Motion Synthesis.- Towards Grand Unification of Object Tracking.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 816 pp. Englisch. …
N° de réf. du vendeur 9783031198021
- Titre
- Computer Vision - ECCV 2022
- Auteur
- Shai Avidan
- Éditeur
- Springer, Springer Okt 2022
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031198026
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031198021
- Poids de l'article
- 1 212 grammes
- Dimensions
- 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.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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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.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
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