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Using Robust Networks to Inform Lightweight Models in Semi-Supervised Learning for Object Detection., , und . AIPR, Seite 1-7. IEEE, (2019)Visualization of Scene Structure Uncertainty in a Multi-View Reconstruction Pipeline., , , und . VMV, Seite 183-190. Eurographics Association, (2012)Feature track summary visualization for sequential multi-view reconstruction., , und . AIPR, Seite 1-9. IEEE Computer Society, (2013)Visualization of scene structure uncertainty in multi-view reconstruction., , , und . AIPR, Seite 1-7. IEEE Computer Society, (2012)Uncertainty, Baseline, and Noise Analysis for L1 Error-Based Multi-view Triangulation., , und . ICPR, Seite 4074-4079. IEEE Computer Society, (2014)Efficient dense reconstruction using geometry and image consistency constraints., , , , , und . AIPR, Seite 1-7. IEEE Computer Society, (2015)Depth data assisted structure-from-motion parameter optimization and feature track correction., , , , , und . AIPR, Seite 1-9. IEEE Computer Society, (2014)Autonomous Precision Landing for the Joint Tactical Aerial Resupply Vehicle., , und . AIPR, Seite 1-8. IEEE, (2018)Fury of the Swarm: Efficient and Very Accurate Triangulation for Multi-view Scene Reconstruction., , und . ICCV Workshops, Seite 652-659. IEEE Computer Society, (2013)A Comparative Study of GPU-Accelerated Multi-view Sequential Reconstruction Triangulation Methods for Large-Scale Scenes., , , , und . ACCV Workshops (1), Volume 9008 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 254-269. Springer, (2014)