<  Retour au portail Polytechnique Montréal

Domain Generalization via Optical Flow: Training a CNN in a Low-Quality Simulation to Detect Obstacles in the Real World

Moritz Sperling, Yann Bouteiller, Ricardo De Azambuja et Giovanni Beltrame

Communication écrite (2020)

Un lien externe est disponible pour ce document
Département: Département de génie informatique et génie logiciel
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/45686/
Nom de la conférence: 17th Conference on Computer and Robot Vision (CRV 2020)
Lieu de la conférence: Ottawa, ON
Date(s) de la conférence: 2020-05-13 - 2020-05-15
Maison d'édition: IEEE
DOI: 10.1109/crv50864.2020.00024
URL officielle: https://doi.org/10.1109/crv50864.2020.00024
Date du dépôt: 18 avr. 2023 15:01
Dernière modification: 25 sept. 2024 16:33
Citer en APA 7: Sperling, M., Bouteiller, Y., De Azambuja, R., & Beltrame, G. (mai 2020). Domain Generalization via Optical Flow: Training a CNN in a Low-Quality Simulation to Detect Obstacles in the Real World [Communication écrite]. 17th Conference on Computer and Robot Vision (CRV 2020), Ottawa, ON. https://doi.org/10.1109/crv50864.2020.00024

Statistiques

Dimensions

Actions réservées au personnel

Afficher document Afficher document