SEE: An Efficient Feature-Based Framework for Performance Prediction in Semantic Segmentation

Deichsel F, Ren Y, Beckerle P, Seiler J, Kaup A (2026)

Publication Type: Conference contribution

Publication year: 2026

Original Authors: Felix Deichsel, Yongxu Ren, Philipp Beckerle, Jürgen Seiler, André Kaup

Pages Range: 145-149

Event location: Shanghai CN

DOI: 10.1109/ISCAS66217.2026.11562804

Authors with CRIS profile

Felix Deichsel Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung (LMS) Yongxu Ren Lehrstuhl für Autonome Systeme und Mechatronik Philipp Beckerle Lehrstuhl für Autonome Systeme und Mechatronik Jürgen Seiler Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung (LMS) Andre Kaup Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung (LMS)

How to cite

APA:

Deichsel, F., Ren, Y., Beckerle, P., Seiler, J., & Kaup, A. (2026). SEE: An Efficient Feature-Based Framework for Performance Prediction in Semantic Segmentation. In Proceedings of the 2026 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) (pp. 145-149). Shanghai, CN.

MLA:

Deichsel, Felix, et al. "SEE: An Efficient Feature-Based Framework for Performance Prediction in Semantic Segmentation." Proceedings of the 2026 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Shanghai 2026. 145-149.

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