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

Florian Chabot 1 Mohamed Chaouch 1 Jaonary Rabarisoa 1 Céline Teulière 2, 3 Thierry Chateau 2, 3
1 LVIC - Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus
DIASI - Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs : DRT/LIST/DIASI
3 COMSEE - COMputers that SEE
ISPR - Image, système de perception, robotique
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 : vendredi 22 mars 2019 - 07:52:40

Identifiants

  • HAL Id : hal-01653519, version 1

Citation

Florian Chabot, Mohamed Chaouch, Jaonary Rabarisoa, Céline Teulière, Thierry Chateau. 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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