马可·西科内
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2020年–今天
2024 [注2] 安德烈亚·西尔维 , 安德烈亚·里扎迪 , 黛博拉·卡尔达拉拉 , 芭芭拉·卡普托 , 马可·西科内 以下为:
通过分组异构客户的顺序培训加快联合学习。 IEEE接入 12 以下为: 57043-57058 ( 2024 ) 【i24】 尼科洛·卡瓦涅罗 , 加布里埃尔·罗西 , 克劳迪娅·卡塔诺 , 弗朗西丝卡·皮斯蒂利 , 马可·西科内 , 朱塞佩·阿韦塔 , 法比奥·塞尔梅利 以下为:
PEM:基于原型的高效图像分割掩模成型器。 CoRR公司 abs/2402.19422 ( 2024 ) 2023 [第18条] 黛博拉·卡尔达拉拉 , 芭芭拉·卡普托 , 马可·西科内 以下为:
基于窗口的模型平均改进了异构联合学习中的泛化。 ICCV(研讨会) 2023 以下为: 2255-2263 [第17条] 唐纳德·谢纳吉 , 埃洛斯·范 , 马可·托尔多 , 黛博拉·卡尔达拉拉 , 安东尼奥·塔维拉 , 翁贝托·米奇利 , 马可·西科内 , 彼得罗·扎努蒂 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
跨域和设备学习:集群联合学习中的风格驱动的无源域适应。 WACV(加权平均值) 2023 以下为: 444-454 [第23条] 厄洛斯·范尼 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
FedDrive v2:自动驾驶联合语义分割中标签倾斜的影响分析。 CoRR公司 abs/2309.13336 ( 2023 ) [i22] 黛博拉·卡尔达拉拉 , 芭芭拉·卡普托 , 马可·西科内 以下为:
基于窗口的模型平均改进了异构联合学习中的泛化。 CoRR公司 abs/2310.01366 ( 2023 ) 【i21】 多纳托·克里斯托米 , 艾琳·坎尼斯特拉奇 , 卢卡·莫舍拉 , 彼得罗·巴比埃罗 , 马可·西科内 , 彼得罗·利奥 , 伊曼纽尔·罗德拉 以下为:
从图表到地图集:将潜在空间合并为一个。 CoRR公司 abs/2311.06547 ( 2023 ) [i20] 里卡多·扎科内 , 卡洛·梅森 , 马尔科·奇科内 以下为:
通信-具有广义重球动量的高效异构联合学习。 CoRR公司 abs/2311.18578 ( 2023 ) 2022 [第16条] 法比奥·塞尔梅利 , 达里奥·丰塔内尔 , 安东尼奥·塔维拉 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
图像标签语义分割中的增量学习。 CVPR公司 2022 以下为: 4361-4371 [第15条] 黛博拉·卡尔达拉拉 , 芭芭拉·卡普托 , 马可·西科内 以下为:
通过寻求平坦极小值改进联合学习中的泛化。 ECCV(23) 2022 以下为: 654-672 [第14条] 卢卡·卡米蒂 , 费德里科·卡奇亚马尼 , 马可·西科内 , 尼古拉·加蒂 以下为:
对抗性团队游戏和双人游戏之间的结合:实现抽象、无遗憾学习和子游戏解决。 ICML公司 2022 以下为: 2638-2657 [第13条] 里卡多·扎科内 , 安德烈亚·里扎迪 , 黛博拉·卡尔达拉拉 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
使用经过顺序培训的超级客户端加快异构联合学习。 ICPR公司 2022 以下为: 3376-3382 [第12条] 尼科洛·卡瓦涅罗 , 费尔南多·费尔南德斯·多斯桑托斯 , 马可·西科内 , 朱塞佩·阿韦塔 , 塔蒂亚娜·托马西 , 保罗·里奇 以下为:
瞬态故障感知设计和培训,以零开销提高DNN可靠性。 雅思 2022 以下为: 1-7 [第11条] 利迪娅·范托佐 , 埃洛斯·范 , 黛博拉·卡尔达拉拉 , 安东尼奥·塔维拉 , 法比奥·塞尔梅利 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
FedDrive:将联合学习推广到自动驾驶中的语义分割。 伊罗斯 2022 以下为: 11504-11511 [电子2] 杜威-基拉 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
NeurIPS 2021年竞赛和演示赛道,2021年12月6日至14日,在线。 机器学习研究进展 176, PMLR公司 2022 [目录] [电子1] 马可·西科内 , 古斯塔沃·斯托洛维斯基 , 雅各布·阿尔布雷希特 以下为:
NeurIPS 2022竞赛赛道,2022年11月28日至12月9日,在线。 机器学习研究进展 220, PMLR公司 2022 [目录] [i19] 卢卡·卡米蒂 , 费德里科·卡奇亚马尼 , 马可·西科内 , 尼古拉·加蒂 以下为:
对抗团体游戏的公共信息表示。 CoRR公司 abs/2201.10377 ( 2022 ) [i18] 里卡多·扎科内 , 安德烈亚·里扎迪 , 黛博拉·卡尔达拉拉 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
使用经过顺序培训的超级客户端加快异构联合学习。 CoRR公司 腹肌/2201.10899 ( 2022 ) [i17] 利迪娅·范托佐 , 厄洛斯·范尼 , 黛博拉·卡尔达拉拉 , 安东尼奥·塔维拉 , 法比奥·塞尔梅利 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
FedDrive:将联合学习推广到自动驾驶中的语义分割。 CoRR公司 abs/2202.13670 ( 2022 ) [i16] 黛博拉·卡尔达拉拉 , 芭芭拉·卡普托 , 马可·西科内 以下为:
通过寻求平坦极小值改进联合学习中的泛化。 CoRR公司 abs/2203.11834 ( 2022 ) 【i15】 尼科洛·卡瓦涅罗 , 费尔南多·费尔南德斯·多斯桑托斯 , 马可·西科内 , 朱塞佩·阿弗塔 , 塔蒂亚娜·托马西 , 保罗·里奇 以下为:
故障感知设计和培训,以零开销提高DNN的可靠性。 CoRR公司 腹肌/2205.14420 ( 2022 ) [第14条] 卢卡·卡米蒂 , 费德里科·卡奇亚马尼 , 马可·西科内 , 尼古拉·加蒂 以下为:
对抗性团队游戏和双人游戏之间的联姻:实现抽象、无梯度学习和子游戏解决。 CoRR公司 abs/2206.09161 ( 2022 ) [i13] 唐纳德·谢纳吉 , 厄洛斯·范尼 , 马尔科·托尔多 , 黛博拉·卡尔达拉拉 , 安东尼奥·塔维拉 , 翁贝托·米奇利 , 马尔科·奇科内 , 彼得罗·扎努蒂 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
跨域和设备学习:集群联合学习中的风格驱动的无源域适应。 CoRR公司 腹肌/2210.02326 ( 2022 ) [i12] 王若翰 , 马可·西科内 , 朱利娅·路易斯 , 安德鲁·雅普 , 马西米利亚诺·蓬蒂尔 , 卡洛·西利伯托 以下为:
计划-支持在线持续学习。 CoRR公司 abs/2210.05561 ( 2022 ) 2021 【b1】 马可·西科内 以下为:
视觉表征学习的迭代和条件计算。 意大利米兰理工大学, 2021 [j1] Mirco计划 , 奇亚拉·普利扎里 , 马尔科·坎尼奇 , 马可·西科内 , 弗朗西斯科·斯特拉达 , 安德烈亚·博蒂诺 , 马特奥·马特尤奇 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
DA4Event:使用域适配技术缩小活动摄像机的模拟到实际差距。 IEEE机器人自动化。 莱特。 6 ( 4 ) 以下为: 6616-6623 ( 2021 ) [第10条] 费德里科·卡奇亚马尼 , 安德里亚·切利 , 马可·西科内 , 尼古拉·加蒂 以下为:
通过信号中介策略在对抗环境中进行多智能体协调。 美国原子能机构 2021 以下为: 269-278 【c9】 马尔科·坎尼奇 , 奇亚拉·普利扎里 , Mirco Planamente公司 , 马可·西科内 , 安德烈亚·博蒂诺 , 芭芭拉·卡普托 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
N-ROD:用于合成域到实域适应的神经形态数据集。 CVPR研讨会 2021 以下为: 1342-1347 【c8】 黛博拉·卡尔达拉拉 , 马西米利亚诺·曼奇尼 , 法比奥·加拉索 , 马可·西科内 , 伊曼纽尔·罗德拉 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
多域上的集群驱动图联合学习。 CVPR研讨会 2021 以下为: 2749-2758 【c7】 马可·西科内 , 古斯塔沃·斯托洛维斯基 , 雅各布·阿尔布雷希特 以下为:
NeurIPS 2022竞赛跟踪修订论文集。 NeurIPS(竞争和演示) 2021 以下为: 我 [i11] 费德里科·卡奇亚马尼 , 安德烈亚·切利 , 马可·西科内 , 尼古拉·加蒂 以下为:
通过信号中介策略在对抗环境中进行多智能体协调。 CoRR公司 abs/2102.05026 ( 2021 ) [i10] Mirco Planamente公司 , 奇亚拉·普利扎里 , 马尔科·坎尼奇 , 马可·西科内 , 弗朗西斯科·斯特拉达 , 安德烈亚·博蒂诺 , 马特奥·马特尤奇 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
DA4Event:使用域适配技术,缩小活动摄像机的模拟与真实差距。 CoRR公司 abs/2103.12768 ( 2021 ) [第九章] 黛博拉·卡尔达拉拉 , 马西米利亚诺·曼奇尼 , 法比奥·加拉索 , 马可·西科内 , 伊曼纽尔·罗德拉 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
多域上的集群驱动图联合学习。 CoRR公司 abs/2104.14628 ( 2021 ) [i8] 法比奥·塞梅利 , 达里奥·丰塔内尔 , 安东尼奥·塔维拉 , 马可·西科内 , 芭芭拉·卡普托 以下为:
图像标签语义分割中的增量学习。 CoRR公司 abs/2112.01882 ( 2021 ) 2020 【c6】 马可·坎尼奇 , 马可·西科内 , 安德烈亚·罗曼诺尼 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
异步基于事件的数据的可微递归曲面。 ECCV(20) 2020 以下为: 136-152 [i7] 马尔科·坎尼奇 , 马可·西科内 , 安德烈亚·罗曼诺尼 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
Matrix-LSTM:异步基于事件的数据的可差分递归曲面。 CoRR公司 腹肌/2001.03455 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c5】 马可·坎尼奇 , 马可·西科内 , 安德烈亚·罗曼诺尼 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
神经形态摄像机中目标检测的异步卷积网络。 CVPR研讨会 2019 以下为: 1656-1665 【c4】 马可·坎尼奇 , 马可·西科内 , 安德烈亚·罗曼诺尼 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
基于事件的摄像机目标识别的注意机制。 WACV(加权平均值) 2019 以下为: 1127-1136 [i6] 安德烈亚·切利 , 马尔科·奇科内 , 拉斐尔·邦戈 , 尼古拉·加蒂 以下为:
通过多智能体深度强化学习在对抗顺序团队游戏中的协调。 CoRR公司 腹肌/1912.07712 ( 2019 ) 2018 【c3】 马可·西科内 , 马可·加利利 , 乔纳森·马斯奇 , 克里斯蒂安·奥斯恩多夫 , 福斯蒂诺·J·戈麦斯 以下为:
NAIS-Net:来自非自治微分方程的稳定深网络。 NeurIPS公司 2018 以下为: 3029-3039 [i5] 马可·西科内 , 马尔科·加里耶里 , 乔纳森·马斯奇 , 克里斯蒂安·奥斯恩多夫 , 福斯蒂诺·J·戈麦斯 以下为:
NAIS-Net:来自非自治微分方程的稳定深度网络。 CoRR公司 abs/1804.07209 ( 2018 ) [i4] 马可·坎尼奇 , 马可·西科内 , 安德烈亚·罗曼诺尼 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
神经形态相机中基于事件的卷积网络目标检测。 CoRR公司 abs/1805.07931 ( 2018 ) [i3] 弗朗西斯科·拉塔里 , 马可·西科内 , 马特奥·马特尤奇 , 乔纳森·马斯奇 , 弗朗切斯科·维辛 以下为:
ReConvNet:具有时空特征调制的视频对象分割。 CoRR公司 abs/1806.05510 ( 2018 ) [i2] 马可·坎尼奇 , 马可·西科内 , 安德里亚·罗曼诺尼 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
基于事件的摄像机目标识别的注意机制。 CoRR公司 abs/1807.09480 ( 2018 ) 2017 【c2】 安德烈亚·罗曼诺尼 , 马可·西科内 , 弗朗西斯科·维辛 , 马特奥·马特尤奇 以下为:
具有单视图语义网格细化的多视图立体。 ICCV研讨会 2017 以下为: 706-715 [i1] 安德烈亚·罗曼诺尼 , 马可·西科内 , 弗朗西斯科·维辛 , 马泰奥·马泰乌奇 以下为:
多视图立体和单视图语义网格优化。 CoRR公司 abs/1708.04907 ( 2017 ) 2016 【c1】 弗朗西斯科·维辛 , 阿德里亚娜·罗梅罗 , Kyunghyun Cho(赵京贤) , 马特奥·马特尤奇 , 马可·西科内 , 凯尔·卡斯特纳 , 本吉奥 , 亚伦·C·库维尔 以下为:
ReSeg:基于递归神经网络的语义分割模型。 CVPR研讨会 2016 以下为: 426-433