马蒂厄·奥斯皮奇
人员信息
优化列表
2020年–今天
2023 【c7】 阿诺德·盖泽 , 马蒂厄·奥斯皮奇 , 达米安·罗默 , 玛丽·保尔·卡尼 :
稀疏视图下的平面图重建:图形神经网络与约束扩散相结合。 ICCV(研讨会) 2023 : 1575-1584 2022 【c6】 哈姆扎·拉米 , 马蒂厄·奥斯皮奇 , 斯特凡·拉图利埃 :
用于人员重新身份验证的在线无监督域适配。 CVPR研讨会 2022 : 3829-3838 【c5】 马蒂厄·奥斯皮奇 , 克拉斯系统 , 苏菲·古根·马拉特 :
结合渔业数据和海底温度预测预测鱼类位置。 ICIAP(3) 2022 : 437-448 [i7] 马蒂厄·奥斯皮奇 , 克拉斯系统 , 苏菲·古根·马拉特 :
结合渔业数据和海底温度预测预测鱼类位置。 CoRR公司 abs/2205.02107 ( 2022 ) [i6] 哈姆扎·拉米 , 马蒂厄·奥斯皮奇 , 斯特凡·拉图利埃 :
用于人员重新身份验证的在线无监督域适配。 CoRR公司 abs/2205.04383 ( 2022 ) 2021 【c4】 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
使用合成腐败来衡量对自然分布变化的稳健性。 BMVC公司 2021 : 214 【c3】 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
使用重叠分数改进腐败基准。 ICIP公司 2021 : 959-963 [i5] 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
使用重叠分数改进腐败基准。 CoRR公司 abs/2105.12357 ( 2021 ) [i4] 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
使用合成腐败来衡量对自然分布变化的稳健性。 CoRR公司 abs/2107.12052 ( 2021 ) 2020 【c2】 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
通过混合和目标标记对抗训练解决神经网络鲁棒性问题。 ECCV研讨会(5) 2020 : 178-195 [i3] 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
通过混合和目标标记对抗训练解决神经网络鲁棒性问题。 CoRR公司 abs/2008.08384 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c1】 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
对抗鲁棒性和常见扰动鲁棒性是独立属性吗? ICCV研讨会 2019 : 1045-1054 [i2] 阿尔弗雷德·劳格罗斯 , 艾丽斯·卡普利 , 马蒂厄·奥斯皮奇 :
对抗稳健性和常见扰动稳健性是独立属性吗? CoRR公司 abs/1909.02436 ( 2019 ) 2018 [i1] 马蒂厄·奥斯皮奇 , 安托万·切基 :
使用多任务学习跨不同数据集进行人员重新识别。 CoRR公司 abs/1807.09666 ( 2018 ) 2013 【b1】 马蒂厄·奥斯皮奇 :
程序设计和执行模式为架构提供了并行和混合模式。 应用程序代码模拟了人体。 (并行和混合体系结构的编程模型和执行模型。物理仿真应用。)。 法国格勒诺布尔大学, 2013