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Deep Learning-based High-precision Depth Map Estimation from Missing Viewpoints for 360 Degree Digital Holography., , , , , , , und . CoRR, (2021)MUM : Mix Image Tiles and UnMix Feature Tiles for Semi-Supervised Object Detection., , , , , und . CoRR, (2021)DIFT: Dynamic Iterative Field Transforms for Memory Efficient Optical Flow., , , , und . CVPR Workshops, Seite 2220-2229. IEEE, (2023)SciFlow: Empowering Lightweight Optical Flow Models with Self-Cleaning Iterations., , , , , und . CoRR, (2024)Class-Imbalanced Semi-Supervised Learning., , und . CoRR, (2020)MAMo: Leveraging Memory and Attention for Monocular Video Depth Estimation., , , , , und . ICCV, Seite 8720-8730. IEEE, (2023)Self-Training using Selection Network for Semi-supervised Learning., , und . ICPRAM, Seite 23-32. SCITEPRESS, (2020)MUM: Mix Image Tiles and UnMix Feature Tiles for Semi-Supervised Object Detection., , , , , und . CVPR, Seite 14492-14501. IEEE, (2022)Interpolation-Based Semi-Supervised Learning for Object Detection., , , , und . CVPR, Seite 11602-11611. Computer Vision Foundation / IEEE, (2021)Two-layer Residual Feature Fusion for Object Detection., , , und . ICPRAM, Seite 352-359. SciTePress, (2019)