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出版物列表中颜色的含义是什么？

2022
[公元20年]
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  - conf/eccv/PavlitskayaPWZ22
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  - https://dblp.org/rec/conf/eccv/PavlitskayaPWZ22
斯维特兰娜·帕夫利茨卡亚,尼古拉·波莉,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳:
用于对象检测的时间特征网络的对抗性漏洞。 ECCV研讨会（5） 2022:510-525
[i6]
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  - 通过DOI的电子版（开放存取）
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  - 期刊/corr/abs-2208-10773
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2208-10773
斯维特兰娜·帕夫利茨卡亚,尼古拉·波莉,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳:
用于对象检测的时间特征网络的对抗性漏洞。 CoRR公司 abs/2208.10773(2022)
2021
[第19条]
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  - conf/ivs/WeberWZ21
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  - https://dblp.org/rec/conf/ivs/WeberWZ21
米夏埃尔·韦伯,塔西尔·沃尔德,J.马吕斯·泽尔纳:
用于基于CNN的对象检测的时间特征网络。四、 2021:1478-1484年
[i5]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
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  - 期刊/corr/abs-2103-12213
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2103-12213
米夏埃尔·韦伯,塔西尔·沃尔德,J.马吕斯·泽尔纳:
用于基于CNN的对象检测的时间特征网络。 CoRR公司 abs/2103.12213(2021)
[i4]
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  - 期刊/corr/abs-2104-14235
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-14235
塞巴斯蒂安·侯本,斯蒂芬妮·阿布拉希特,马拉姆·阿基拉,安德烈亚斯·巴赫,费利克斯·布罗克赫德,帕特里克·菲费尔,蒂姆·芬切特,苏扬·赛·甘纳曼尼,赛义德·埃赫巴尔·戈巴迪,艾哈迈德·哈曼,安塞尔姆·哈塞尔霍夫,费利克斯·豪泽,克里斯蒂安·海因泽曼,马可·霍夫曼,尼基尔·卡普尔,福尔克·卡佩尔,马文·克林纳,简·克伦伯格（Jan Kronenberger）,费比安·库珀斯,乔纳斯·勒德芬克,迈克尔·姆利纳斯基,迈克尔·莫克,菲拉斯·穆亚拉,斯维特兰娜·帕夫利茨卡亚,马克西米利安·波雷施金,亚历山大·波尔,瓦伦·拉维·库马尔,朱莉娅·罗森茨威格,马蒂亚斯·罗特曼,斯特凡·吕平,蒂莫·萨曼,简·大卫·施奈德,埃琳娜·舒尔茨,格西娜·施瓦尔贝,约阿希姆生病了,托希卡·斯里瓦斯塔瓦,斯琳·瓦尔盖塞,米夏埃尔·韦伯,塞巴斯蒂安·威克特,蒂姆·维茨,马蒂亚斯·沃尔:
检查、理解、克服：人工智能安全实用方法综述。 CoRR公司 abs/2104.14235(2021)
2020
[第18条]
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  - conf/cvpr/PavlitskayaHWMH20
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  - https://dblp.org/rec/conf/cvpr/PavlitskayaHWMH20
斯维特兰娜·帕夫利茨卡亚,克里斯蒂安·哈布施奈德,米夏埃尔·韦伯,鲁比·莫里茨,费比安·休格,彼得·施利希特,J.马吕斯·泽尔纳:
使用混合专家模型深入了解语义分割。 CVPR研讨会 2020:1399-1406
[第17条]
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  - conf/ivs/0009WZ20
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米夏埃尔·韦伯,克里斯托夫·温德尼乌斯,J.马吕斯·泽尔纳:
CNN环境感知模型的运行时优化。四、 2020:272-277
[第16条]
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  - conf/ivs/0009FZ20文件
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  - https://dblp.org/rec/conf/ivs/0009FZ20
米夏埃尔·韦伯,迈克尔·弗斯特,J.马吕斯·泽尔纳:
基于图像的目标检测的自动焦距损失。四、 2020:1423年-1429年

2010 – 2019

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出版物列表中颜色的含义是什么？

2019
[第15条]
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  - conf/itsc/WeberVHZ19
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  - https://dblp.org/rec/conf/itsc/WeberVHZ19
米夏埃尔·韦伯,卢卡斯·沃尔科特,克里斯蒂安·哈布施奈德,J.马吕斯·泽尔纳:
基于CNN的多视图对象检测和关联。 ITSC公司 2019:73-78
[第14条]
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  - conf/ivs/WeberFZ19
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米夏埃尔·韦伯,迈克尔·弗斯特,J.马吕斯·泽尔纳:
使用基于CNN的3D解码器对单目图像中的车辆进行直接3D检测。四、 2019:417-423
[第13条]
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  - conf/ivs/GahlertWWZFD19
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尼尔斯·盖尔特,君君湾,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳,乌韦·弗兰克,约阿希姆·登茨勒:
超越边界框：使用边界形状从单目RGB图像实时检测3D车辆。四、 2019:675-682
[i3]
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  - 期刊/corr/abs-1904-09048
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1904-09048
米夏埃尔·韦伯,迈克尔·弗斯特,J.马吕斯·泽尔纳:
基于图像的目标检测的自动焦距损失。 CoRR公司 abs/1904.09048(2019)
2018
[第12条]
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  - conf/ias/FleckDWSWDOSHZK18
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  - https://dblp.org/rec/conf/ias/FleckDWSWDOSHZK18
托比亚斯·弗莱克,卡拉姆·达博尔,米夏埃尔·韦伯,菲利普·舍纳,马雷克·韦默,詹斯·多尔,斯特凡·奥尔夫,尼科·苏·曼,克里斯蒂安·胡施奈德,马克·雷内·佐夫卡,弗洛里安·库恩特,拉尔夫·科尔哈斯,英格马尔·鲍姆加特,拉乌尔·泽尔纳,J.马吕斯·泽尔纳:
面向大规模城市交通参考数据：巴登-符腾堡自动驾驶试验区的智能基础设施。国际会计准则 2018:964-982
[第11条]
- 看法
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  - conf/itsc/WeberHZ18
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  - https://dblp.org/rec/conf/itsc/WeberHZ18
米夏埃尔·韦伯,马蒂亚斯·胡贝尔,J.马吕斯·泽尔纳:
HDTLR：基于CNN的交通灯分级检测器。 ITSC公司 2018:255-260
[第10条]
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  - conf/ivs/TeichmannWZCU18
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  - https://dblp.org/rec/conf/ivs/TeichmannWZCU18
马文·泰赫曼,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳,罗伯托·西波拉,拉奎尔·厄塔松:
MultiNet：用于自动驾驶的实时联合语义推理。智能车辆研讨会 2018:1013-1020
2017
【c9】
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  - conf/itsc/HubschneiderBDW17
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  - https://dblp.org/rec/conf/itsc/HubschneiderBDW17
克里斯蒂安·哈布施奈德,安德烈·鲍尔,詹斯·多尔,米夏埃尔·韦伯,塞巴斯蒂安·克莱姆,弗洛里安·库恩特,J.马吕斯·泽尔纳:
将端到端学习转向集成到概率自动驾驶中。 ITSC公司 2017:1-7
【c8】
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  - conf/itsc/HubschneiderBWZ17
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  - https://dblp.org/rec/conf/itsc/HubschneiderBWZ17
克里斯蒂安·胡施奈德,安德烈·鲍尔,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳:
将导航添加到等式中：端到端车辆控制的转弯决策。 ITSC公司 2017:1-8
【c7】
- 看法
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  - conf/itsc/WeberRZ17
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  - https://dblp.org/rec/conf/itsc/WeberRZ17
米夏埃尔·韦伯,克里斯托夫·里斯特,J.马吕斯·泽尔纳:
利用CNN学习时间特征进行单目视觉自我运动估计。 ITSC公司 2017:1-6
【c6】
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  - conf/ivs/WolfHWBHDZ17
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  - https://dblp.org/rec/conf/ivs/WolfHWBHDZ17
彼得·沃尔夫,克里斯蒂安·哈布施奈德,米夏埃尔·韦伯,安德烈·鲍尔,乔纳森·哈特尔,费边·杜尔,约翰·马吕斯·泽尔纳:
学习如何使用深度Q-Networks在真实世界模拟中驾驶。智能车辆研讨会 2017:244-250
【c5】
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  权限控制：
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  dblp键：
  - conf/ivs/PiewakRWZ17
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  - https://dblp.org/rec/conf/ivs/PiewakRWZ17
弗洛里安·皮埃瓦克,蒂莫·雷菲尔德,米夏埃尔·韦伯,约翰·马吕斯·泽尔纳:
用于栅格地图中动态目标检测的全卷积神经网络。智能汽车研讨会 2017:392-398
【c4】
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  - conf/smc/BittelRWZ17
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  - https://dblp.org/rec/conf/smc/BittelRWZ17
塞巴斯蒂安·比特尔,蒂莫·雷菲尔德,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳:
用卷积神经网络估计高清地图参数。 SMC公司 2017:52-56
[i2]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
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  - 日记账/corr/abs-1709-03139
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1709-03139
弗洛里安·皮埃瓦克,蒂莫·雷菲尔德,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳:
网格地图中动态目标检测的全卷积神经网络。 CoRR公司 abs/1709.03139(2017)
2016
【c3】
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  - conf/itsc/KlemmEOZKWKKRSZ16
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  - https://dblp.org/rec/conf/itsc/KlemmEOZKWKKRSZ16
塞巴斯蒂安·克莱姆,马克·埃辛格,简·奥伯拉德,马克·雷内·佐夫卡,弗洛里安·库恩特,米夏埃尔·韦伯,拉尔夫·科尔哈斯,亚历山大·科尔斯,阿恩·罗恩诺,托马斯·沙姆,约翰·马里乌斯·泽尔纳:
用于代客泊车的自动多层导航。 ITSC公司 2016:1126-1133
【c2】
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/ivs/WeberWZ16
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/ivs/WeberWZ16网站
米夏埃尔·韦伯,彼得·沃尔夫,J.马吕斯·泽尔纳:
DeepTLR：用于检测和分类交通灯的单个深度卷积网络。智能车辆研讨会 2016:342-348
【c1】
- 看法
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  dblp键：
  - conf/simpar/KaiserTHWWHFWRK16
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  - https://dblp.org/rec/conf/simpar/KaiserTHWWHFWRK16
雅克·凯撒,胡安·卡米洛·瓦斯克·蒂克,克里斯蒂安·哈布施奈德,彼得·沃尔夫,米夏埃尔·韦伯,迈克尔·霍夫,亚历山大·弗里德里希,康拉德·沃伊塔西克,阿恩·罗恩诺,拉尔夫·科尔哈斯,吕迪格·迪尔曼,约翰·马里乌斯·泽尔纳:
使用尖峰神经网络对模拟车辆进行端到端控制的框架。 SIMPAR公司 2016:127-134
[i1]
- 看法
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  - 期刊/corr/TeichmannWZCU16
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/TeichmannWZCU16
马文·泰赫曼,米夏埃尔·韦伯,J.马吕斯·泽尔纳,罗伯托·西波拉,拉奎尔·厄塔松:
MultiNet：用于自动驾驶的实时联合语义推理。 CoRR公司 abs/1612.07695(2016)

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