Zobrazeno 1 - 10
of 127
pro vyhledávání: '"Bailer, Werner"'
Autor:
Gsaxner, Christina, Mori, Shohei, Schmalstieg, Dieter, Egger, Jan, Paar, Gerhard, Bailer, Werner, Kalkofen, Denis
Diminished reality (DR) refers to the removal of real objects from the environment by virtually replacing them with their background. Modern DR frameworks use inpainting to hallucinate unobserved regions. While recent deep learning-based inpainting i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.00532
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Fernseh und Kino-Technik. 2023, Vol. 77 Issue 8/9, p30-34. 5p.
Autor:
Bauer, Christoph1 (AUTHOR), Bailer, Werner2 (AUTHOR), Größbacher, Stefanie3 (AUTHOR), Judmaier, Peter3 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Digital Media Management. Summer2023, Vol. 11 Issue 4, p355-367. 13p.
Autor:
Bailer, Werner, Fassold, Hannes
In order to support common annotation tasks in visual media production and archiving, we propose two datasets which cover the annotation of the bustle of a scene (i.e., populated to unpopulated), the cinematographic type of a shot as well as the time
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3bd87086b543cb2cc47ce0b4f53ea4fa
Slides of the Tutorial "Open Challenges of Interactive Video Search and Evaluation" presented at ACM Multimedia 2022.
{"references":["https://dl.acm.org/doi/10.1145/3503161.3546973"]}
{"references":["https://dl.acm.org/doi/10.1145/3503161.3546973"]}
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dc7ea0b36a4a7227994f1c4cab999a6b
https://doi.org/10.5167/uzh-221242
https://doi.org/10.5167/uzh-221242
Autor:
Bailer, Werner, Fassold, Hannes
This paper addresses the issue of dealing with few-shot learning settings in which different classes are annotated on different datasets. Each part of the data has exhaustive annotations for only one or a small set of classes, but not for others used
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fc93d558502d5e4b3eed289f51bf3d9a
Autor:
Gkitsas, Vasileios, Drakoulis, Petros, Karakottas, Antonis, Doumanoglou, Alexandros, Bailer, Werner, Thallinger, Georg, Huemer, Robert
This report provides an overview of the technical evaluations complementing the user experiments. It provides details on the datasets and metrics used, and provides results and pointers to published results.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::df55e2578874bf6fc07dd2f6833609a7