Cerra, Daniele und Figueiredo Vaz Pato, Miguel und Carmona, Emiliano und Azimi, Seyedmajid und Tian, Jiaojiao und Bahmanyar, Reza und Kurz, Franz und Vig, Eleonora und Bittner, Ksenia und Henry, Corentin und d'Angelo, Pablo und Müller, Rupert und Alonso, Kevin und Fischer, Peter und Reinartz, Peter (2018) Combining Deep and Shallow Neural Networks with ad hoc Detectors for the Classification of Complex Multi-modal Urban Scenes. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 1-4. IGARSS 2018, 2018-07-23 - 2018-07-27, Valencia, Spanien. doi: 10.1109/igarss.2018.8517699.
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Offizielle URL: https://www.igarss2018.org/
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/120750/ |
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) |
Titel: | Combining Deep and Shallow Neural Networks with ad hoc Detectors for the Classification of Complex Multi-modal Urban Scenes |
Autoren: | |
Datum: | Juli 2018 |
Erschienen in: | International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) |
Referierte Publikation: | Ja |
Open Access: | Ja |
Gold Open Access: | Nein |
In SCOPUS: | Ja |
In ISI Web of Science: | Nein |
DOI: | 10.1109/igarss.2018.8517699 |
Seitenbereich: | Seiten 1-4 |
Status: | veröffentlicht |
Stichwörter: | Neural Networks, ad hoc detectors, Multi-modal urban scenes |
Veranstaltungstitel: | IGARSS 2018 |
Veranstaltungsort: | Valencia, Spanien |
Veranstaltungsart: | internationale Konferenz |
Veranstaltungsbeginn: | 23 Juli 2018 |
Veranstaltungsende: | 27 Juli 2018 |
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr |
HGF - Programm: | Raumfahrt |
HGF - Programmthema: | Erdbeobachtung |
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt |
DLR - Forschungsgebiet: | R EO - Erdbeobachtung |
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt) |
Standort: | Oberpfaffenhofen |
Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse |
Hinterlegt von: | Zielske, Mandy |
Hinterlegt am: | 03 Jul 2018 18:25 |
Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:24 |
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