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2023 IEEE GRSS Data Fusion Contest: Large-Scale Fine-Grained Building Classification for Semantic Urban Reconstruction [Technical Committees]

Persello, Claudio und Hänsch, Ronny und Vivone, Gemine und Chen, Kaiqiang und Yan, Zhiyuan und Tang, Deke und Huang, Hai und Schmitt, Michael und Sun, Xian (2023) 2023 IEEE GRSS Data Fusion Contest: Large-Scale Fine-Grained Building Classification for Semantic Urban Reconstruction [Technical Committees]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM), 11 (1), Seiten 94-97. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/MGRS.2023.3240233. ISSN 2168-6831.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/200080/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:2023 IEEE GRSS Data Fusion Contest: Large-Scale Fine-Grained Building Classification for Semantic Urban Reconstruction [Technical Committees]
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Persello, ClaudioNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hänsch, RonnyRonny.Haensch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2936-6765NICHT SPEZIFIZIERT
Vivone, GemineNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chen, KaiqiangNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yan, ZhiyuanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tang, DekeNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Huang, HaiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmitt, MichaelNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sun, XianNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:31 März 2023
Erschienen in:IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM)
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:11
DOI:10.1109/MGRS.2023.3240233
Seitenbereich:Seiten 94-97
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2168-6831
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Data Fusion, Machine Learning, SAR, Building Detection
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 - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie
Hinterlegt von: Hänsch, Ronny
Hinterlegt am:30 Nov 2023 13:05
Letzte Änderung:24 Jan 2024 15:00

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