Галерея 3210186
🛑 ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ 👈🏻👈🏻👈🏻
Галерея 3210186
Liefern nach
Russische Föderation
FORTFAHREN
DIE ADRESSE ÄNDERN
Systemgastronomieausrüstung & -zubehör
›
Haushaltsgeräte & Ausrüstung
›
Lebensmittelutensilien
›
Lebensmittelverpackungszubehör
›
Folienverpackungszubehör
Derzeit nicht verfügbar. Ob und wann dieser Artikel wieder vorrätig sein wird, ist unbekannt.
Hinzufügen war nicht erfolgreich. Bitte versuche es erneut.
Es ist ein Fehler aufgetreten. Es gab einen Fehler beim Abrufen deines Wunschzettels. Versuche es noch einmal.
Es ist ein Fehler aufgetreten. Liste nicht verfügbar.
Keine Abbildung vorhanden für Farbe:
Derzeit nicht verfügbar. Ob und wann dieser Artikel wieder vorrätig sein wird, ist unbekannt.
Kaufe Produkte von kleinen und mittleren Unternehmen und lokalen Kunsthandwerkern, die bei Amazon verkaufen. Erfahre mehr über die kleinen und mittleren Unternehmen, die mit Amazon zusammenarbeiten, und über das Engagement von Amazon, diese zu unterstützen.
Preis inkl. MwSt.:
($)
Versandkosten:
($)
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Bundesland auswählen
Bundesland auswählen
Preis inkl. MwSt.:
($)
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Bitte melden Sie sich an , um Feedback zu geben.
Brief content visible, double tap to read full content.
Full content visible, double tap to read brief content.
Hilf anderen, mehr über dieses Produkt zu erfahren, indem du ein Video hochlädst!
Deine zuletzt angesehenen Artikel und besonderen Empfehlungen
Shrink Wrap Material in einer Vielzahl von Breiten Längen und MIL Dicke und Farben dieser Premium Shrink Wrap ist in vielen Anwendungen, zum Bekleben von große Produkte vor Schäden bei Transport oder Lagerung 32 breit, 186 lang 10 mil 100% Virgin Harz Shrink Wrap 12 Monate UV-Schutz 5952 M2 Funktionen. Fachmännisch in Handarbeit aus edlen Materialien. Abgestimmt auf strenge standardsspecifications. Farbe Weiß. Abmessungen 32 x 186 FT. Dicke 10 ml. Gewicht 296 lbs
Dr. Shrink ds-3210186 W 32 x 186 FT. 10 ml Shrinkwrap – Weiß
Sie haben einen günstigeren Preis für dieses Produkt gefunden? Teilen Sie ihn uns mit! Obwohl wir unser Angebot nicht an jeden gemeldeten Preis anpassen können, sind uns Ihre Angaben eine große Hilfe bei der Verbesserung unserer Preisgestaltung.
Kundenbewertungen, einschließlich Produkt-Sternebewertungen, helfen Kunden, mehr über das Produkt zu erfahren und zu entscheiden, ob es das richtige Produkt für sie ist.
Um die Gesamtbewertung der Sterne und die prozentuale Aufschlüsselung nach Sternen zu berechnen, verwenden wir keinen einfachen Durchschnitt. Stattdessen berücksichtigt unser System beispielsweise, wie aktuell eine Bewertung ist und ob der Prüfer den Artikel bei Amazon gekauft hat. Es wurden auch Bewertungen analysiert, um die Vertrauenswürdigkeit zu überprüfen.
All Books Conferences Courses Journals & Magazines Standards Authors Citations
Abstract: Network fusion has been recently explored as an approach for improving pedestrian detection performance. However, most existing fusion methods suffer from runtime efficie... View more
Network fusion has been recently explored as an approach for improving pedestrian detection performance. However, most existing fusion methods suffer from runtime efficiency, modularity, scalability, and maintainability due to the complex structure of the entire fused models, their end-to-end training requirements, and sequential fusion process. Addressing these challenges, this paper proposes a novel fusion framework that combines asymmetric inferences from object detectors and semantic segmentation networks for jointly detecting multiple pedestrians. This is achieved by introducing a consensus-based scoring method that fuses pair-wise pixel-relevant information from the object detector and the semantic segmentation network to boost the final confidence scores. The parallel implementation of the object detection and semantic segmentation networks in the proposed framework entails a low runtime overhead. The efficiency and robustness of the proposed fusion framework are extensively evaluated by fusing different state-of-the-art pedestrian detectors and semantic segmentation networks on a public dataset. The generalization of fused models is also examined on new cross pedestrian data collected through an autonomous car. Results show that the proposed fusion method significantly improves detection performance while achieving competitive runtime efficiency.
Date of Publication: 30 September 2022
References is not available for this document.
IEEE Account
Change Username/Password
Update Address
Purchase Details
Payment Options
Order History
View Purchased Documents
Need Help?
US & Canada: +1 800 678 4333
Worldwide: +1 732 981 0060
Contact & Support
The advent of autonomous and semi-autonomous driving technologies has led to the development of vehicles with different levels of autonomy equipped with Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), in which automatically identifying pedestrians is a crucial safety requirement. Deep learning-based pedestrian detection methods have gained much attention in recent years due to their superior detection accuracy. A vast majority of deep learning-based pedestrian detection methods rely on object detectors, typically by detecting bounding boxes and their associated class confidence scores. Pedestrian detection, however, is more challenging than generic object detection problems since the image space variability of this class is very large as pedestrians appear in various poses, clothing, and various articulations of body parts. Furthermore, different sizes, aspect ratios, and partial occlusion of pedestrians make it challenging to detect pedestrians in an image frame.
2022 18th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)
A not-for-profit organization, IEEE is the world's largest technical professional organization dedicated to advancing technology for the benefit of humanity.
© Copyright 2023 IEEE - All rights reserved.
A not-for-profit organization, IEEE is the world's largest technical professional organization dedicated to advancing technology for the benefit of humanity. © Copyright 2023 IEEE - All rights reserved. Use of this web site signifies your agreement to the terms and conditions.
Singapore has unveiled a budget focused on social policies. Photo: Reuters
There will also be changes to property stamp duty and vehicle taxes that will affect Singapore’s wealthiest the most
Finance Minister Lawrence Wong expects Singapore’s headline inflation to remain high, at least for the first half of this year
Singapore has unveiled a budget focused on social policies. Photo: Reuters
Галерея 3210186 Дополнительная информация: SSL_ERROR_NO_CYPHER_OVERLAP Владелец cheinomer.ru неправильно настроил свой веб-сайт. Чтобы защитить вашу информацию от кражи, Firefox не соединился с этим веб-сайтом. Отправка сообщений о подобных ошибках поможет Mozilla обнаружить и заблокировать вредоносные сайты Сообщить Попробовать снова Отправка сообщения Сообщение отправлено испо
После секса женщина заставила мужчину вылизывать все у нее между ног и между ягодиц
Строгая женщина возмущена обслуживанием официантки
Жену ебет любовник на кровати