Julien Posso, Guy Bois
et Yvon Savaria
Communication écrite (2022)
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| Département: |
Département de génie informatique et génie logiciel Département de génie électrique |
|---|---|
| ISBN: | 9781665484855 |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/51957/ |
| Nom de la conférence: | IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2022) |
| Lieu de la conférence: | Austin, TX, USA |
| Date(s) de la conférence: | 2022-05-27 - 2022-06-01 |
| Maison d'édition: | IEEE |
| DOI: | 10.1109/iscas48785.2022.9937721 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1109/iscas48785.2022.9937721 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:59 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:42 |
| Citer en APA 7: | Posso, J., Bois, G., & Savaria, Y. (mai 2022). Mobile-URSONet: an Embeddable Neural Network for Onboard Spacecraft Pose Estimation [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2022), Austin, TX, USA. https://doi.org/10.1109/iscas48785.2022.9937721 |
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