Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Going Deep and Blind with Internal Statistics

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Self-Supervised Natural Image Reconstruction and Rich Semantic Classification from Brain Activity (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Guy Gaziv; Roman Beliy; Niv Granot; Assaf Hoogi; Francesca Strappini; Tal Golan; Michal Irani
Opublikowane w: NeuroImage, Numer 4, 2022, ISSN 1053-8119
Wydawca: Academic Press
DOI: 10.1101/2020.09.06.284794

Convergent evolution of face spaces across human face-selective neuronal groups and deep convolutional networks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Nature Communications, Numer 10/1, 2019, ISSN 2041-1723
Wydawca: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-019-12623-6

Diverse generation from a single video made possible (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Reconstructing Training Data from Trained Neural Networks

Autorzy: Niv Haim, Gal Vardi, Gilad Yehudai, Ohad Shamir, Michal Irani
Opublikowane w: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), 2022
Wydawca: MIT Press

SinFusion: Training Diffusion Models on a Single Image or Video (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Nikankin, Yaniv; Haim, Niv; Irani, Michal
Opublikowane w: International Conference on Machine Learning (ICML) 2023, Numer 8, 2023
Wydawca: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2211.11743

Deconstructing Data Reconstruction: Multiclass, Weight Decay and General Losses (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Combining Internal and External Constraints for Unrolling Shutter in Videos (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Naor, Eyal; Antebi, Itai; Bagon, Shai; Irani, Michal
Opublikowane w: European Conference on Computer Vision – ECCV 2022, 2022
Wydawca: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-19790-1_8

Reconstructing Training Data from Multiclass Neural Networks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Buzaglo, Gon; Haim, Niv; Yehudai, Gilad; Vardi, Gal; Irani, Michal
Opublikowane w: Workshop on the pitfalls of limited data and computation for Trustworthy ML, ICLR 2023, Numer 9, 2023
Wydawca: ICLR
DOI: 10.48550/arxiv.2305.03350

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

Autorzy: Roman Beliy, Guy Gaziv, Assaf Hoogi, Fracesca Strappini, Tal Golan, Michal Irani
Opublikowane w: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019
Wydawca: The Neural Information Processing Systems Foundation

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

Autorzy: Yosef Gandelsman, Assaf Shocher, Michal Irani
Opublikowane w: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019
Wydawca: IEEE

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

Autorzy: Sefi Bell-Kligler, Assaf Shocher, Michal Irani
Opublikowane w: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019
Wydawca: The Neural Information Processing Systems Foundation

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

Autorzy: Assaf Shocher, Shai Bagon, Phillip Isola, Michal Irani
Opublikowane w: International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019
Wydawca: IEEE

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

Autorzy: Niv Granot, Ben Feinstein, Assaf Shocher, Shai Bagon, Michal Irani
Opublikowane w: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022
Wydawca: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

Across Scales and Across Dimensions: Temporal Super-Resolution Using Deep Internal Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Liad Pollak Zuckerman, Eyal Naor, George Pisha, Shai Bagon, Michal Irani
Opublikowane w: Computer Vision – ECCV 2020 - 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part VII, Numer 12352, 2020, Strona(/y) 52-68, ISBN 978-3-030-58570-9
Wydawca: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-58571-6_4

From discrete to continuous convolution layers

Autorzy: Assaf Shocher, Ben Feinstein, Niv Haim, Michal Irani
Opublikowane w: 2020
Wydawca: arXiv (Cornell Tech)

A Penny for Your (visual) Thoughts: Self-Supervised Reconstruction of Natural Movies from Brain Activity (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Kupershmidt, Ganit; Beliy, Roman; Gaziv, Guy; Irani, Michal
Opublikowane w: Numer 6, 2022
Wydawca: arXiv (Cornell Tech)
DOI: 10.48550/arxiv.2206.03544

More Than Meets the Eye: Self-Supervised Depth Reconstruction From Brain Activity (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Gaziv, Guy; Irani, Michal
Opublikowane w: 2021
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2106.05113

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0