Deep MANTA: A Coarse-to-Fine Many-Task Network for Joint 2D and 3D Vehicle Analysis from Monocular Image

Thierry Chateau 1, 2 Florian Chabot 3 Céline Teulière 1, 2 Mohamed Chaouch 3 Jaonary Rabarisoa 3
2 COMSEE - COMputers that SEE
ISPR - Image, système de perception, robotique
3 LVIC - Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus
DIASI - Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs : DRT/LIST/DIASI
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, Honolulu, United States
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01653519
Contributeur : Thierry Chateau <>
Soumis le : vendredi 1 décembre 2017 - 15:15:24
Dernière modification le : lundi 24 septembre 2018 - 11:34:03

Identifiants

  • HAL Id : hal-01653519, version 1

Citation

Thierry Chateau, Florian Chabot, Céline Teulière, Mohamed Chaouch, Jaonary Rabarisoa. Deep MANTA: A Coarse-to-Fine Many-Task Network for Joint 2D and 3D Vehicle Analysis from Monocular Image. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, Honolulu, United States. 〈hal-01653519〉

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