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Titel:

O2O-Afford: Annotation-Free Large-Scale Object-Object Affordance Learning

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Mo, Kaichun; Qin, Yuzhe; Xiang, Fanbo; Su, Hao; Guibas, Leonidas
Jahr:
2021
Volltext / DOI:
doi:10.48550/ARXIV.2106.15087
Verlag / Institution:
arXiv
Publikationsdatum:
01.01.2021
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