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Semi-supervised Learning for RGB-D Object Recognition., , , und . ICPR, Seite 2377-2382. IEEE Computer Society, (2014)Semantics-guided multi-level RGB-D feature fusion for indoor semantic segmentation., , , , und . ICIP, Seite 1262-1266. IEEE, (2017)DF2Net: Discriminative Feature Learning and Fusion Network for RGB-D Indoor Scene Classification., , , , und . AAAI, Seite 7041-7048. AAAI Press, (2018)Convolutional Fisher Kernels for RGB-D Object Recognition., , , und . 3DV, Seite 135-143. IEEE Computer Society, (2015)3D Object Retrieval with Multimodal Views., , , , , , , , , und 20 andere Autor(en). 3DOR@Eurographics, Seite 129-136. Eurographics Association, (2015)Cross-Domain Product Representation Learning for Rich-Content E-Commerce., , , , , und . ICCV, Seite 5674-5683. IEEE, (2023)Cross-view Semantic Alignment for Livestreaming Product Recognition., , , , , , und . ICCV, Seite 13358-13367. IEEE, (2023)Locality-Sensitive Deconvolution Networks with Gated Fusion for RGB-D Indoor Semantic Segmentation., , , , und . CVPR, Seite 1475-1483. IEEE Computer Society, (2017)MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation., , , , , und . ICCV, Seite 2057-2065. IEEE Computer Society, (2015)Semi-supervised learning and feature evaluation for RGB-D object recognition., , , und . Comput. Vis. Image Underst., (2015)