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Outlier-contaminated data is a fact of life in computer vision. In this context, the maximum consensus robust criterion plays a critical role by allowing the quantity of interest to be estimated from noisy and outlier-prone visual measurements.
Structured Representation Learning
de Max Welling, Yue Song, Thomas Anderson Keller, (...)
Image-Based Modeling Of Plants And Trees
de Long Quan e Sing Bang Kang
Advances In Multimodal Information Retrieval And Generation
de Man Luo, Tejas Gokhale, Chitta Baral, (...)
A Unifying Framework For Formal Theories Of Novelty
The Maximum Consensus Problem
de David Suter e Tat-Jun Chin
Semantics For Robotic Mapping, Perception And Interaction
de Niko Sunderhauf, Feras Dayoub, Douglas Morrison, (...)
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