MOTSynth: How Can Synthetic Data Help Pedestrian Detection and Tracking? / Fabbri, Matteo; Braso, Guillem; Maugeri, Gianluca; Cetintas, Orcun; Gasparini, Riccardo; Osep, Aljosa; Calderara, Simone; Leal-Taixe, Laura; Cucchiara, Rita. - (2021), pp. 10829-10839. (Intervento presentato al convegno 18th IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, ICCV 2021 tenutosi a Virtual nel Ottobre 11-17 2021) [10.1109/ICCV48922.2021.01067].
MOTSynth: How Can Synthetic Data Help Pedestrian Detection and Tracking?
Matteo Fabbri
;Gianluca Maugeri;Riccardo Gasparini;Simone Calderara;Rita Cucchiara
2021
File in questo prodotto:
File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
MOTSynth.pdf
Open access
Tipologia:
AAM - Versione dell'autore revisionata e accettata per la pubblicazione
Dimensione
362.14 kB
Formato
Adobe PDF
|
362.14 kB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
Pubblicazioni consigliate
I metadati presenti in IRIS UNIMORE sono rilasciati con licenza Creative Commons CC0 1.0 Universal, mentre i file delle pubblicazioni sono rilasciati con licenza Attribuzione 4.0 Internazionale (CC BY 4.0), salvo diversa indicazione.
In caso di violazione di copyright, contattare Supporto Iris