Semi-supervised crowd counting from unlabeled data
1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
5Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Semi-supervised crowd counting from unlabeled data
- Date Crossref
- 01/04/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Ruijin Hospital Shanghai Digital Medicine Innovation Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
University Town of Shenzhen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Tsinghua–Berkeley Shenzhen Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Tencent (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
-
Durham University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Tsinghua University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Tencent Jarvis Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Shanghai Digital Medicine Innovation Center — Ruijin Hospital, University Town of Shenzhen et Tsinghua–Berkeley Shenzhen Institute, avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Video Surveillance and Tracking MethodsAnomaly Detection Techniques and ApplicationsGait Recognition and Analysis