Going Deep and Blind with Internal Statistics

Informations projet

DeepInternal

N° de convention de subvention: 788535

DOI

10.3030/788535

Projet clôturé

Date de signature de la CE 24 Avril 2018

Date de début 1 Mai 2018

Date de fin 31 Octobre 2023

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 2 466 940,00

Contribution de l’UE

€ 2 466 940,00

Coordonné par

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE
Israel

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (2)

Self-Supervised Natural Image Reconstruction and Rich Semantic Classification from Brain Activity

Auteurs: Guy Gaziv; Roman Beliy; Niv Granot; Assaf Hoogi; Francesca Strappini; Tal Golan; Michal Irani
Publié dans: NeuroImage, Numéro 4, 2022, ISSN 1053-8119
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1101/2020.09.06.284794

Convergent evolution of face spaces across human face-selective neuronal groups and deep convolutional networks

Auteurs: Shany Grossman, Guy Gaziv, Erin M. Yeagle, Michal Harel, Pierre Mégevand, David M. Groppe, Simon Khuvis, Jose L. Herrero, Michal Irani, Ashesh D. Mehta, Rafael Malach
Publié dans: Nature Communications, Numéro 10/1, 2019, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-019-12623-6

Conference proceedings (12)

Diverse generation from a single video made possible

Auteurs: N Haim, B Feinstein, N Granot, A Shocher, S Bagon, T Dekel, M Irani
Publié dans: European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-19790-1_30

Reconstructing Training Data from Trained Neural Networks

Auteurs: Niv Haim, Gal Vardi, Gilad Yehudai, Ohad Shamir, Michal Irani
Publié dans: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), 2022
Éditeur: MIT Press

SinFusion: Training Diffusion Models on a Single Image or Video

Auteurs: Nikankin, Yaniv; Haim, Niv; Irani, Michal
Publié dans: International Conference on Machine Learning (ICML) 2023, Numéro 8, 2023
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2211.11743

Deconstructing Data Reconstruction: Multiclass, Weight Decay and General Losses

Auteurs: Gon Buzaglo, Niv Haim, Gilad Yehudai, Gal Vardi, Yakir Oz, Yaniv Nikankin, Michal Irani
Publié dans: 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023), 2023
Éditeur: MIT Press
DOI: 10.48550/arxiv.2307.01827

Combining Internal and External Constraints for Unrolling Shutter in Videos

Auteurs: Naor, Eyal; Antebi, Itai; Bagon, Shai; Irani, Michal
Publié dans: European Conference on Computer Vision – ECCV 2022, 2022
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-19790-1_8

Reconstructing Training Data from Multiclass Neural Networks

Auteurs: Buzaglo, Gon; Haim, Niv; Yehudai, Gilad; Vardi, Gal; Irani, Michal
Publié dans: Workshop on the pitfalls of limited data and computation for Trustworthy ML, ICLR 2023, Numéro 9, 2023
Éditeur: ICLR
DOI: 10.48550/arxiv.2305.03350

From voxels to pixels and back: Self-supervision in natural-image reconstruction from fMRI

Auteurs: Roman Beliy, Guy Gaziv, Assaf Hoogi, Fracesca Strappini, Tal Golan, Michal Irani
Publié dans: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019
Éditeur: The Neural Information Processing Systems Foundation

"""Double-DIP"": Unsupervised Image Decomposition via Coupled Deep-Image-Priors"

Auteurs: Yosef Gandelsman, Assaf Shocher, Michal Irani
Publié dans: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019
Éditeur: IEEE

“KernelGAN”: Blind Super-Resolution Kernel Estimation using an Internal-GAN

Auteurs: Sefi Bell-Kligler, Assaf Shocher, Michal Irani
Publié dans: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019
Éditeur: The Neural Information Processing Systems Foundation

"InGAN: Capturing and Remapping the ""DNA"" of a Natural Image"

Auteurs: Assaf Shocher, Shai Bagon, Phillip Isola, Michal Irani
Publié dans: International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019
Éditeur: IEEE

Drop the GAN: In Defense of Patches Nearest Neighbors as Single Image Generative Models

Auteurs: Niv Granot, Ben Feinstein, Assaf Shocher, Shai Bagon, Michal Irani
Publié dans: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022
Éditeur: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

Across Scales and Across Dimensions: Temporal Super-Resolution Using Deep Internal Learning

Auteurs: Liad Pollak Zuckerman, Eyal Naor, George Pisha, Shai Bagon, Michal Irani
Publié dans: Computer Vision – ECCV 2020 - 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part VII, Numéro 12352, 2020, Page(s) 52-68, ISBN 978-3-030-58570-9
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-58571-6_4

Other (3)

From discrete to continuous convolution layers

Auteurs: Assaf Shocher, Ben Feinstein, Niv Haim, Michal Irani
Publié dans: 2020
Éditeur: arXiv (Cornell Tech)

A Penny for Your (visual) Thoughts: Self-Supervised Reconstruction of Natural Movies from Brain Activity

Auteurs: Kupershmidt, Ganit; Beliy, Roman; Gaziv, Guy; Irani, Michal
Publié dans: Numéro 6, 2022
Éditeur: arXiv (Cornell Tech)
DOI: 10.48550/arxiv.2206.03544

More Than Meets the Eye: Self-Supervised Depth Reconstruction From Brain Activity

Auteurs: Gaziv, Guy; Irani, Michal
Publié dans: 2021
Éditeur: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2106.05113