吉安尼·弗兰基
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2020年–今天
2024 [j8] 吉安尼·弗兰基 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
编码贝叶斯神经网络的潜在后验用于不确定性量化。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 46 ( 4 ) : 2027-2040 ( 2024 ) [j7] 雷米·卡兹米尔扎克 , 埃洛伊斯·贝希尔 , 戈兰·弗雷斯 , 吉安尼·弗兰基 :
CLIP-QDA:一个可解释的概念瓶颈模型。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2024 ( 2024 ) [公元25年] 于宣龙 , 吉安尼·弗兰基 , 顾金东 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 :
离散化诱导的Dirichlet后验函数用于稳健的回归不确定性量化。 AAAI公司 2024 : 6835-6843 [公元24年] 奥利维耶·劳亨 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 吉安尼·弗兰基 :
贝叶斯神经网络后验的对称性探索。 ICLR公司 2024 【c23】 穆伊恩·本·阿马尔 , 纳西姆·贝尔基尔 , 塞巴斯蒂安·波佩斯库 , 安托万·曼扎内拉 , 吉安尼·弗兰基 :
NECO:基于神经崩溃的分布外检测。 ICLR公司 2024 [公元22年] 徐凯(Kai Xu) , 陈荣宇(音) , 吉安尼·弗兰基 , 安吉拉·姚明 :
训练时间和事后分布检测增强的缩放。 ICLR公司 2024 [c21] 吉安尼·弗兰基 , 马尔瓦内·哈里亚特 , 于宣龙 , 纳西姆·贝尔基尔 , 安托万·曼扎内拉 , 大卫·菲利亚特 :
InfraParis:多模式多任务自动驾驶数据集。 WACV(加权平均值) 2024 : 2961-2971 [公元20年] 马尔瓦内·哈里亚特 , 奥利维耶·劳亨 , 雷米·卡兹米尔扎克 , 张世浩 , 安德烈·布尔苏克 , 安吉拉·姚明 , 吉安尼·弗兰基 :
学习生成用于鲁棒语义分割的训练数据集。 WACV(加权平均值) 2024 : 3882-3893 [i30] 夏国轩 , 奥利维耶·劳亨 , 吉安尼·弗兰基 , 克里斯托斯·萨瓦斯·布加尼斯 :
理解为什么标签平滑会降低选择性分类的质量,以及如何修复它。 CoRR公司 腹肌/2403.14715 ( 2024 ) [i29] 阿德里安·拉法奇 , 马修·巴比尔 , 吉安尼·弗兰基 , 大卫·菲利亚特 :
用于多模态轨迹预测的分层光变压器集成。 CoRR公司 abs/2403.17678 ( 2024 ) [第28条] 马泰奥·法里纳 , 吉安尼·弗兰基 , 乔瓦尼·亚卡 , 马西米利亚诺·曼奇尼 , 伊丽莎·里奇 :
视觉语言模型的测试时间适应性令人沮丧。 CoRR公司 腹肌/2405.18330 ( 2024 ) 2023 [第19条] 于宣龙 , 一佐 , 王子涛 , 张晓文 , 赵家璇 , 杨玉亭 , 李成焦 , 芮鹏 , 王欣怡 , 张俊培 , 张可欣 , 刘芳(音) , 罗伯特·阿尔科弗·库索 , 胡安·桑米格尔 , 马科斯·埃斯库德罗·维尼奥洛 , 田汉林 , 松井肯塔 , 王天豪 , 法赫米·阿丹 , 高智通 , 何旭明 , 昆汀·布尼奥 , 侯赛因·穆加达姆 , Shyam南丹莱 , 法比奥·塞尔梅利 , 卡洛·梅森 , 安德烈亚·皮尔泽 , 伊丽莎·里奇 , 安德烈·布尔苏克 , 阿诺·索林 , 马丁·特拉普 , 芮莉(Rui Li) , 安吉拉·姚明 , 陈文龙 , 艾弗·辛普森 , 尼尔·D·F·坎贝尔 , 吉安尼·弗兰基 :
稳健的语义分割UNCV2023挑战结果。 ICCV(研讨会) 2023 : 4620-4630 [第18条] 奥利维耶·劳亨 , 阿德里安·拉法奇 , 恩佐·塔塔利奥内 , 杰弗里·丹尼尔 , Jean-Marc马丁内斯 , 安德烈·布尔苏克 , 吉安尼·弗兰基 :
用于有效不确定性估计的打包集成。 ICLR公司 2023 [i27] 马尔瓦内·哈里亚特 , 奥利维耶·劳亨 , 雷米·卡兹米尔扎克 , 张世浩 , 安德烈·布尔苏克 , 安吉拉·姚明 , 吉安尼·弗兰基 :
学习生成用于稳健语义分割的训练数据集。 CoRR公司 abs/2308.02535 ( 2023 ) [i26] 于宣龙 , 吉安尼·弗兰基 , 顾金东 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 :
离散化诱导的Dirichlet后验函数用于稳健的回归不确定性量化。 CoRR公司 abs/2308.09065 ( 2023 ) [i25] 克莱门特·拉鲁迪 , 安德烈·布尔苏克 , 麦兰哈 , 吉安尼·弗兰基 :
通过知识提取和自我训练提高CLIP的鲁棒性。 CoRR公司 abs/2309.10361 ( 2023 ) 【i24】 于宣龙 , 一佐 , 王子涛 , 张晓文 , 赵家璇 , 杨玉亭 , 李成焦 , 芮鹏 , 王欣怡 , 张俊培 , 张可欣 , 刘芳(音) , 罗伯特·阿尔科弗·库索 , 胡安·桑米格尔 , 马科斯·埃斯库德罗·维尼奥洛 , 田汉林 , 松井肯塔 , 王天豪 , 法赫米·阿丹 , 高智通 , 何旭明 , 昆汀·布尼奥 , 侯赛因·穆加达姆 , Shyam南丹莱 , 法比奥·塞尔梅利 , 卡洛·梅森 , 安德烈亚·皮尔泽 , 伊丽莎·里奇 , 安德烈·布尔苏克 , 阿诺·索林 , 马丁·特拉普 , 芮莉(Rui Li) , 安吉拉·姚明 , 陈文龙 , 艾弗·辛普森 , 尼尔·D·F·坎贝尔 , 吉安尼·弗兰基 :
稳健的语义分割UNCV2023挑战结果。 CoRR公司 abs/2309.15478 ( 2023 ) [第23条] 吉安尼·弗兰基 , 马尔瓦内·哈里亚特 , 于宣龙 , 纳西姆·贝尔基尔 , 安托万·曼扎内拉 , 大卫·菲利亚特 :
InfraParis:多模式多任务自动驾驶数据集。 CoRR公司 abs/2309.15751 ( 2023 ) [i22] 徐凯(Kai Xu) , 陈荣宇(音) , 吉安尼·弗兰基 , 安吉拉·姚明 :
训练时间和事后分布检测增强的缩放。 CoRR公司 绝对值/2310.00227 ( 2023 ) 【i21】 丹尼斯·姆贝·阿科拉 , 吉安尼·弗兰基 :
如何有效地训练一组快速R-CNN目标探测器,以量化不确定性。 CoRR公司 abs/2310.04829 ( 2023 ) [i20] 穆伊恩·本·阿马尔 , 纳西姆·贝尔基尔 , 塞巴斯蒂安·波佩斯库 , 安托万·曼扎内拉 , 吉安尼·弗兰基 :
NECO:基于神经崩溃的分布外检测。 CoRR公司 腹肌/2310.06823 ( 2023 ) [i19] 奥利维耶·劳亨 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 吉安尼·弗兰基 :
贝叶斯神经网络后验的对称性探索。 CoRR公司 abs/2310.08287 ( 2023 ) [i18] 雷米·卡兹米尔扎克 , 埃洛伊斯·贝希尔 , 戈兰·弗雷斯 , 吉安尼·弗兰基 :
CLIP-QDA:一个可解释的概念瓶颈模型。 CoRR公司 abs/2312.00110 ( 2023 ) [i17] 吉安尼·弗兰基 , 奥利维耶·劳亨 , 马克森·勒盖里 , 安德烈·布尔苏克 , 安德烈亚·皮尔泽 , 安吉拉·姚明 :
让我成为BNN:从预训练模型中估计贝叶斯不确定性的简单策略。 CoRR公司 腹肌/2312.15297 ( 2023 ) 2022 [j6] 吉安尼·弗兰基 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
深度不确定性神经网络(OVNNI)量化的一对多。 IEEE接入 10 : 7300-7312 ( 2022 ) [j5] 娜塔莉亚·迪亚斯·罗德里格斯 , 阿尔贝托喇嘛 , 朱尔斯·桑切斯 , 吉安尼·弗兰基 , 伊万·多纳德罗 , 西汉·塔比克 , 大卫·菲利亚特 , 波利卡波·克鲁兹 , 罗莎娜·蒙特斯 , 弗朗西斯科·埃雷拉 :
可解释神经符号学习( X-NeSyL公司 )将深度学习表示与专家知识图融合的方法:MonuMAI文化遗产用例。 信息融合 79 : 58-83 ( 2022 ) 【j4】 阿德里安·本内特 , 吉安尼·弗兰基 , 哈维尔·德尔塞尔 , 拉贾·查蒂拉 , 娜塔莉亚·迪亚斯·罗德里格斯 :
灰盒XAI:一种神经-符号学习框架,用于生成图像分类的可解释预测。 知道。 基于系统。 258 : 109947 ( 2022 ) [j3] 胡玉飞 , 纳西姆·贝尔基尔 , 杰苏斯·安古洛 , 安吉拉·姚明 , 吉安尼·弗兰基 :
通过神经结构搜索学习深层形态网络。 模式识别器。 131 : 108893 ( 2022 ) [第17条] 吉安尼·弗兰基 , 于宣龙 , 安德烈·布尔苏克 , 天使特纳 , 雷米·卡兹米尔扎克 , 塞维琳·杜比森 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 大卫·菲利亚特 :
MUAD:自动驾驶的多重不确定性,是多种不确定性类型和任务的基准。 BMVC公司 2022 : 398 [第16条] 吉安尼·弗兰基 , 于宣龙 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 大卫·菲利亚特 :
潜在的歧视性决定不确定性。 ECCV(12) 2022 : 243-260 [第15条] 于宣龙 , 吉安尼·弗兰基 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 :
利用回归分类方法进行单目深度估计和不确定性量化。 ICIP公司 2022 : 1481-1485 [i16] 雷米·卡兹米尔扎克 , 吉安尼·弗兰基 , 纳西姆·贝尔基尔 , 安托万·曼扎内拉 , 大卫·菲利亚特 :
用于图像质量评估的深度感知度量的研究。 CoRR公司 abs/2202.08692 ( 2022 ) 【i15】 于宣龙 , 吉安尼·弗兰基 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 :
基于回归分类方法的单目深度估计和不确定性量化。 CoRR公司 abs/2202.12369 ( 2022 ) [第14条] 吉安尼·弗兰基 , 于宣龙 , 安德烈·布尔苏克 , 雷米·卡兹米尔扎克 , 塞维琳·杜比森 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 大卫·菲利亚特 :
MUAD:针对多种不确定性类型和任务的自动驾驶的多重不确定性基准。 CoRR公司 abs/2203.01437 ( 2022 ) [i13] 吉安尼·弗兰基 , 于宣龙 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 大卫·菲利亚特 :
潜在的鉴别确定性不确定性。 CoRR公司 abs/2207.10130 ( 2022 ) [i12] 阿德里安·本内特 , 吉安尼·弗兰基 , 哈维尔·德尔塞尔 , 拉贾·查蒂拉 , 娜塔莉亚·迪亚斯·罗德里格斯 :
灰盒XAI:一种神经-符号学习框架,用于生成图像分类的可解释预测。 CoRR公司 abs/2209.14974 ( 2022 ) [i11] 奥利维耶·劳亨 , 阿德里安·拉法奇 , 恩佐·塔塔利奥内 , 杰弗里·丹尼尔 , Jean-Marc马丁内斯 , 安德烈·布尔苏克 , 吉安尼·弗兰基 :
用于有效不确定度估计的打包集合。 CoRR公司 abs/2210.09184 ( 2022 ) 2021 [第14条] 吉安尼·弗兰基 , 纳西姆·贝尔基尔 , 麦兰哈 , 胡玉飞 , 安德烈·布尔苏克 , 沃尔克·布兰兹 , 安吉拉·姚明 :
使用Superpixel-Mix实现强大的语义分割。 BMVC公司 2021 : 158 [第13条] 于宣龙 , 吉安尼·弗兰基 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 :
SLURP:回归问题的边学习不确定性。 BMVC公司 2021 : 191 [i10] 娜塔莉亚·迪亚斯·罗德里格斯 , 阿尔贝托喇嘛 , 朱尔斯·桑切斯 , 吉安尼·弗兰基 , 伊万·多纳德罗 , 西汉·塔比克 , 大卫·菲利亚特 , 波利卡波·克鲁兹 , 罗莎娜·蒙特斯 , 弗朗西斯科·埃雷拉 :
EXplainable Neural-Symbolic Learning(X-NeSyL)方法将深度学习表示与专家知识图融合:MonuMAI文化遗产用例。 CoRR公司 abs/2104.11914 ( 2021 ) [第九章] 胡玉飞 , 纳西姆·贝尔基尔 , 杰苏斯·安古洛 , 安吉拉·姚明 , 吉安尼·弗兰基 :
使用神经架构搜索学习深层形态网络。 CoRR公司 abs/2106.07714 ( 2021 ) [i8] 麦兰哈 , 吉安尼·弗兰基 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 沃尔克·布兰兹 :
用神经判别分析学习判别潜在空间。 CoRR公司 abs/2107.06209 ( 2021 ) [i7] 吉安尼·弗兰基 , 纳西姆·贝尔基尔 , 麦兰哈 , 胡玉飞 , 安德烈·布尔苏克 , 沃尔克·布兰兹 , 安吉拉·姚明 :
使用Superpixel-Mix进行可靠的语义分割。 CoRR公司 abs/2108.00968 ( 2021 ) [i6] 于宣龙 , 吉安尼·弗兰基 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 :
SLURP:回归问题的边学习不确定性。 CoRR公司 abs/2110.11182 ( 2021 ) 2020 [注2] 吉安尼·弗兰基 , 阿明·费里 , 安吉拉·姚明 :
深层形态网络。 模式识别器。 102 : 107246 ( 2020 ) [第12条] 吉安尼·弗兰基 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
TRADI:跟踪深层神经网络权重分布。 ECCV(17) 2020 : 105-121 [第11条] 吉安尼·弗兰基 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
使用粒子滤波监测深度卷积神经网络,跟踪密集人群场景中的数百人。 ICIP公司 2020 : 2071-2075 [i5] 吉安尼·弗兰基 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
深度神经网络不确定性(OVNNI)量化的一对全部。 CoRR公司 abs/2006.00954 ( 2020 ) [i4] 吉安尼·弗兰基 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
编码用于不确定性量化的贝叶斯神经网络的潜在后验。 CoRR公司 abs/2012.02818 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [c10] 吉安尼·弗兰基 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
场景跟踪的群组行为特征。 AVSS公司 2019 : 1-8 [i3] 吉安尼·弗兰基 , 安德烈·布尔苏克 , 伊曼纽尔·奥尔迪亚 , 塞维琳·杜比森 , 伊莎贝尔·布洛赫 :
TRADI:跟踪深层神经网络权重分布。 CoRR公司 abs/1912.11316 ( 2019 ) 2018 【c9】 吉安尼·弗兰基 , 安吉拉·姚明 , 安德烈亚斯·科尔布 :
单图像超分辨率的监督深度克里格法。 GCPR公司 2018 : 638-649 【c8】 麦兰哈 , 吉安尼·弗兰基 , 迈克尔·莫勒 , 安德烈亚斯·科尔布 , 沃尔克·布兰兹 :
卷积神经网络的分割和形状提取。 WACV(加权平均值) 2018 : 1509-1518 [i2] 吉安尼·弗兰基 , 安吉拉·姚明 , 安德烈亚斯·科尔布 :
单图像超分辨率的监督深度克里格法。 CoRR公司 abs/1812.04042 ( 2018 ) 2016 【b1】 吉安尼·弗兰基 :
应用于多变量和多模态图像的空间机器学习。 (机器学习空间应用辅助图像多序列和多模态)。 巴黎巴黎PSL研究大学, 2016 [j1] 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 :
用于高光谱图像分析的形态学主成分分析。 ISPRS国际地理信息杂志。 5 ( 6 ) : 83 ( 2016 ) 【c7】 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 , 迪诺·塞季诺维奇 :
基于核分布嵌入的支持向量机高光谱图像分类。 ICIP公司 2016 : 1898-1902 【c6】 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 :
使用散射变换的高光谱纹理的深层空间/光谱描述符。 ICIP公司 2016 : 3568-3572 [i1] 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 , 迪诺·塞季诺维奇 :
基于核分布嵌入的支持向量机高光谱图像分类。 CoRR公司 abs/1605.09136 ( 2016 ) 2015 【c5】 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 :
使用概率距离量化高光谱图像流形。 GSI公司 2015 : 406-414 【c4】 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 :
高光谱形态学图像处理中端元概率单纯形的排序。 ISMM公司 2015 : 410-421 【c3】 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 :
自然彩色图像分割中的袋装随机分水岭。 ISMM公司 2015 : 422-433 2014 【c2】 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 :
参考驱动的自适应轮廓保持滤波的空间变化区域开口。 ICPR公司 2014 : 1043-1048 【c1】 吉安尼·弗兰基 , 杰苏斯·安古洛 :
高光谱图像形态主成分分析的比较研究。 WHISPERS公司 2014 : 1-4