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Xuan Kan
IEEE 知识与数据工程学报（ TKDE ） 2023 第三十六届神经信息处理系统会议（ NeurIPS ） 2023 网络会议（ WWW ） 2022、2023 人工智能会议、社会影响人工智能特别轨道（ AAAI ） 2023 ACM SIGKDD 知识发现与数据挖掘会议（ SIGKDD ） 2022 SIAM 国际数据挖掘会议（ SDM ） 2022 信息与知识管理会议（ CIKM ） 2022 IEEE 大数据学报（ Big Data ） 2021、2022 IEEE 神经网络与学习系统学报（ TNNIS ） 2022 医疗保健中的可解释机器学习研讨会@ICML 2021、2022、2023 自动医疗诊断的计算机视觉研讨会@ICCV 2022
jia deng -cs.princeton
审稿人 - 国际计算机视觉杂志（IJCV）。- Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (TPAMI) - Journal of Machine Learning Research (JMLR) - Transactions on Image Processing (TIP) - Transactions on Multimedia (TMM) - Computer Aided Design (CAD) - Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2012-2017 - European Conference on Computer Vision (ECCV) 2012-2018 - International Conference on Computer Vision (ICCV) 2013-2017 - 2014年AAAI人工智能会议（AAAI） - 国际计算机图形和交互式技术（SIG -GRAPH）2013年国际会议和展览 - 2013年ACM用户界面软件软件和技术研讨会2014年 - ACM ACM国际通用性和普遍性和普遍性计算（UBICOCOMP）2014 2014
Changwoon ChoiChangwoon Choi
1。Jaeah Lee，Changwoon Choi，Young Min Kim和Jaesik Park，Livestroke：CVPR中的视频中抽象3D动作（2025）。2。gwangtak bae *，Changwoon Choi *，Hyeongjun Heo，Sang Min Kim和Young Min Kim，I2-Slam：ECCV中强大的影像现实主义密度大满贯的反倒成像过程（2024）。3。Changwoon Choi，Jaeah Lee，Jaesik Park和Young Min Kim，3Doodle：Siggraph（ACM TOG）（2024）中的3D笔触的物体的紧凑型抽象。4。sang赢得了Im*，Dongsu Zhang*，Jeong Hyun Han，Ryeong Myeong Kim，Changwoon Choi，Young Min Kim **和Ki Tae Nam **，研究了使用生成的细胞自动机研究金的性形态，在自然材料中（2024）。5。Changwoon Choi *，Juhyeon Kim *和Young Min Kim，IBL-NERF：Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023）中的神经辐射场的基于图像的照明公式。6。Sang Min Kim，Changwoon Choi，Hyeongjun Heo和Young Min Kim，在Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023年）中，适用于健壮的小说合成的色彩转换模块（2023年）。7。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，LDL：ICCV中的全景定位的线距离功能（2023）。8。Changwoon Choi，Sang Min Kim和Young Min Kim，CVPR（2023）的平衡球形网格，用于以中心的视图合成。9。Junho Kim，Hojun Jang，Changwoon Choi和Young Min Kim，CPO：将强大的Panorama更改为ECCV（2022）的Point Cloud Netization。10。11。12。（ *同样贡献。）语言和技能Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。 Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。 Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。
非刚性场景从点云流动，并带有自我感动...
[dbscan] Ester等。：“一种基于密度的算法，用于在具有噪声的大空间数据库中发现簇”。：KDD，1996年。[DGCNN] Wang等。：“用于在点云上学习的动态图CNN”。in ：（ tog），2019年。[Kabsch] W. Kabsch：“解决两组向量的最佳旋转解决方案”。in：晶体物理学，衍射，理论和一般晶体学，1976年。[Hregnet] Lu等。：“ Hregnet：用于大规模室外激光点云注册的分层网络”。in：（iccv），2021。[Randla-net] Hu等。：“ randla-net：大规模点云的有效语义分割”。in：（cvpr），2020。[Stereokitti] Menze等。：“自动驾驶汽车的对象场景流”。in：（cvpr），2015年。[Lidarkitti] Geiger等。：“我们准备好进行自动驾驶了吗？Kitti Vision基准套件”。in：（cvpr），2012年。[Semkitti] Behley等。：“ Semantickitti：用于LIDAR序列的语义场景的数据集”。in：（ICCV），2019年。[FT3DS] Mayer等。：“一个大型数据集来训练卷积网络以差异，光流和场景流量估计”。in：（cvpr），2016年。[pointpwc-net] Wu等。：“ PointPWC-NET：（自我监督场景流估计）点云上的成本量”。在：（ECCV），2020年。[FlowStep3d] Kittenplon等。：“ FlowStep3d：自我监督场景流估计的模型展开”。in：（cvpr），2021。[RMS-FLOWNET] Battrawy等。：“ RMS-FLOWNET：大规模点云的高效且稳健的多尺度场景流程估计”。in：（icra），2022。[WM3D] Wang等。：“对于3D场景流网络重要的东西”。in：（ECCV），2022。[Bi-Pointflownet] W. Cheng和J. Hwan Ko：“基于点云的场景流估计的双向学习”。in：（ECCV），2022。[Chodosh等人]Chodosh等。：“重新评估激光雷达场景以进行自动驾驶”。in：arxiv，2023。[WSLR] Gojcic等人。：“严格3D场景流的弱监督学习”。in：（cvpr），2021。[ERC] Dong等。 ：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。 in：（cvpr），2022。[ERC] Dong等。：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。in：（cvpr），2022。
金港MA
• IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019–2022, 2024 • IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019, 2021 • European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020, 2022 • AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2020–2022 • Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2020, 2021 • IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2019 • ACM SIGGRAPH 2013–2020, 2022, 2023 • ACM SIGGRAPH Asia 2013–2019, 2021, 2022 • Eurographics 2010, 2013–2018, 2020 • Pacific Graphics 2011, 2013, 2014, 2018 • Computer Graphics International (CGI) 2012 • CAD/Graphics 2013 • Asian Conference on Computer Vision (ACCV) 2016 • IEEE VR 2018•图形上的ACM交易•图像处理上的IEEE交易•IEEE可视化和计算机图形的IEEE交易•IEEE计算机图形和应用程序
Arne Jonni Suppe电子邮件：asuppe@smu.edu.sg 80 Stamford ...
[1]。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。 通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。 神经信息处理系统（神经），2023 [2]。 上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。 掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。 li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。 史密图：时空临时隐私的行动识别。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。 Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。神经信息处理系统（神经），2023 [2]。上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。史密图：时空临时隐私的行动识别。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。启动变压器。神经信息处理系统（Neurips），2022（口服）（*均等贡献）[9]。Yuxuan Liang，Pan Zhou，Roger Zimmermann，Shuicheng Yan。双形式：局部全球分层变压器，以进行有效的视频识别。欧洲计算机视觉会议（ECCV），2022 [10]。Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。 视频问题的视频图形变压器Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。视频问题的视频图形变压器
Xiang Li (李祥)
1。x li，j ding，m elhoseiny。vrsbench：一种多功能视觉语言基准数据集，用于遥感图像理解。神经信息处理系统（NERUIPS）的第三十八大会，2024年。pdf 2。m艾哈迈德，X li，M Elhoseiny。3DCOMPAT200：用于组成识别的语言扎根大规模3D视觉数据集。第三十八届神经信息处理系统会议（Neruips），2024年。3。x li†，Jian ding†，Z Chen，M Elhoseiny。uni3dl：3D和语言理解的统一模型。欧洲计算机视觉会议（ECCV）2024。PDF 4。J Chen，D Zhu，X Shen，X Li，Z Liu，P Zhang，R Krishnamoorthi，V Chandra，Y Xiong，M Elhoseiny。迷你v2：大型语言模型作为视觉多任务学习的统一接口。arxiv。PDF 5。D Zhu，J Chen，X Shen，X Li，M Elhoseiny。Monigpt-4：使用先进的大语言模型来增强视力语言理解。国际学习表征会议（ICLR）2024（> 24K在GitHub开始）。PDF 6。J Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。 视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。 PDF 7。 f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。 渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。 PDF 8。 pdfJ Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。PDF 7。f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。PDF 8。pdfX Shen，X Li，M Elhoseiny。MASTGAN：具有时间运动风格的视频，IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023年。
研讨会系列，Flier-faisal Mahmood
摘要：数字病理学和人工智能的进步已经提出了建立客观诊断，预后和治疗性反应和抵抗预测模型的潜力。在本次演讲中，我们将讨论我们的工作：（1）与癌症诊断和亚型中的示例进行弱监督的整个幻灯片分类的数据有效方法（Nature BME，2021），确定了未知主要癌症的起源（自然，2021年）（2021年）和Allognaft Repptional repotition（Nature Medical，202222）（2022）（2） （癌细胞，2022; IEEE TMI，2020; ICCV，2021; CVPR，2024; ICML，2024）。（3）建立病理学单形和多模式基础模型，与语言和基因组学对比（自然医学，2024a，自然医学2024b，CVPR 2024）。（4）为病理学开发通用的多模式生成型副驾驶和聊天机器人（自然，2024年）。（5）3D计算病理学（Cell，2024）（6）计算病理学算法中的偏见和公平性（Nature Medicine，2024; Nature BME 2023）（7）诊断病理学和生物医学研究的代理AI工作流程。
深泡探测器的几次学习
该大师项目的目的是创建一个适用于包括医学在内的图像的任意域的复杂的深击检测器。该检测器将使用在有限的深层示例中训练的神经网络开发。主要目标是设计和实施一种学习算法，该算法不仅在时间上有效，而且需要最少或不需要人类干预。该项目的一部分是创建一个新的基准，构成真实和生成的医学图像。将使用已建立的基准和项目中创建的医学图像的新基准进行比较开发的DeepFake检测器。指南：1。熟悉有关DeepFake检测的已发表工作；考虑CVPR和ICCV等突出的会议。2。审查并总结了深层检测最新方法下的核心原则。3。设计并实施了深泡检测器的一些弹药学习算法。4。创建生成和真实医学图像的基准，用于测试深冰探测器。5。验证学习算法的功能并比较其性能指标，包括检测准确性，时间效率和学习过程中所需的人类监督水平，与既定的最新方法。
Ritwik Gupta
R关于地球观察研讨会计算机视觉系列的研讨会。WACV 2025。r人类决策系统中的人类对齐。IEEE CAI2025。R首次关于人工智能，公共政策和国家安全的研讨会。伯克利AI研究。2024。R地球系统建模的机器学习研讨会。ICML2024。R关于复杂评估深度学习和肉类挑战的研讨会。WACV 2024。关于人道主义援助和灾难反应的人工智能第六次研讨会。Neurips 2023。r第五次关于人道主义援助和灾难反应的人工智能研讨会。ICCV2023。R太空工业基础2023年。R第四届人工智能援助和灾难响应的研讨会。Neurips 2022。r关于人道主义援助和灾难反应的人工智能第三次研讨会。Neurips2021。R第二次关于人道主义援助和灾难反应的人工智能研讨会。Neurips 2020。用于数据发现和重用研讨会的人工智能。开放科学研讨会2020年。R软件硬件代码用于机器学习工作负载研讨会。mlsys 2020。人工智能援助和灾难反应研讨会的人工智能。Neurips2019。