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Weijian Xu
加利福尼亚大学加利福尼亚大学拉霍亚大学，加利福尼亚州，2017年至2022年研究生研究助理，顾问：Zhuowen Tu-教授 - 专注于视觉代表性学习，并将其应用于广泛的应用程序。 - 探索了视觉模型中的变压器，重点是任务解码器和骨干设计。 相关作品被CVPR 2021和ICCV 2021接受。 - 开发了一个注意事项分类的注意星座模型。 这项工作被ICLR 2021接受。 - 开发了一种几何感知的骨骼检测方法，具有加权的Hausdor距离和几何加权的跨透明镜损失。 这项工作被BMVC 2019接受。加利福尼亚大学加利福尼亚大学拉霍亚大学，加利福尼亚州，2017年至2022年研究生研究助理，顾问：Zhuowen Tu-教授 - 专注于视觉代表性学习，并将其应用于广泛的应用程序。- 探索了视觉模型中的变压器，重点是任务解码器和骨干设计。相关作品被CVPR 2021和ICCV 2021接受。- 开发了一个注意事项分类的注意星座模型。这项工作被ICLR 2021接受。- 开发了一种几何感知的骨骼检测方法，具有加权的Hausdor距离和几何加权的跨透明镜损失。这项工作被BMVC 2019接受。
Matthew GwilliamMatthew Gwilliam
我正在使用传统的内部学习范式和使用超网络的范围来研究视频的隐式神经表示方法（INR）方法。我曾在论文（在BMVC和CVPR上均为该论文）进行了合作，该论文提出了视频的混合表示形式，并具有良好的数据压缩性能和其他有希望的新兴属性。我还正在研究隐式表示的新兴属性，包括分类和分割。我指导了其他博士生，我们提出了一个分析各种不同类型的INR网络的框架。手稿于CVPR 2024。我是INRV的主要组织者，是CVPR 2024的研讨会。