ArUcOmni: detection of highly reliable fiducial markers in panoramic images - Archive ouverte HAL

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Communication Dans Un Congrès Année : 2020

ArUcOmni: detection of highly reliable fiducial markers in panoramic images

(1) , (2) , (3, 2) , (1)

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3

Jaouad Hajjami

Fonction : Auteur
PersonId : 735265
IdHAL : jaouad-hajjami

Vision et Analyse de Données

Jordan Caracotte

Fonction : Auteur
PersonId : 1068987
IdRef : 264861965

Modélisation, Information et Systèmes - UR UPJV 4290

Guillaume Caron

Fonction : Auteur
PersonId : 6831
IdHAL : guillaume-caron
ORCID : 0000-0003-3703-2973
IdRef : 158360931

Joint Robotics Laboratory

Modélisation, Information et Systèmes - UR UPJV 4290

Thibault Napoleon

Fonction : Auteur
PersonId : 184456
IdHAL : thibault-napoleon
ORCID : 0000-0001-5405-7705
IdRef : 167991388

Vision et Analyse de Données

Domaines

Robotique [cs.RO] Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Guillaume Caron : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-02560121

Soumis le : vendredi 1 mai 2020-08:58:53

Dernière modification le : jeudi 12 septembre 2024-15:14:11

Dates et versions

hal-02560121 , version 1 (01-05-2020)

Identifiants

HAL Id : hal-02560121 , version 1
DOI : 10.1109/CVPRW50498.2020.00325

Citer

Jaouad Hajjami, Jordan Caracotte, Guillaume Caron, Thibault Napoleon. ArUcOmni: detection of highly reliable fiducial markers in panoramic images. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition workshops, Jun 2020, Seattle, United States. ⟨10.1109/CVPRW50498.2020.00325⟩. ⟨hal-02560121⟩

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