Chaim巴斯金
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书籍和论文
2021 【b1】 Chaim巴斯金 :
设计深度神经网络以实现高效和稳健的推理。 Technion-以色列理工学院,以色列, 2021
期刊文章
2024 [公元9年] 卡拉·亚努斯科娃 , 塔米尔·绍尔 , Chaim巴斯金 , 吉里·马塔斯 :
用于分割的单图像测试时间自适应。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2024 ( 2024 ) [j8] 莫舍·金希 , 沙伊·基希 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 或Litany , Chaim巴斯金 :
基于边缘上下文信息的半监督语义分割。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2024 ( 2024 ) 2023 [j7] 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
平滑模型中通过噪声注入的对抗鲁棒性。 申请。 智力。 53 ( 8 ) : 9483-9498 ( 2023 ) [j6] 或费尔德曼 , 阿米特·博亚尔斯基 , 谢·费尔德曼 , 达尼·科根 , 阿维·门德尔松 , Chaim巴斯金 :
Weisfeiler和Leman Go Infinite:光谱和组合预着色。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2023 ( 2023 ) 2022 [j5] 本·芬克尔斯坦 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 乌里·阿隆 :
愚弄图神经网络的单节点攻击。 神经计算 513 : 1-12 ( 2022 ) [j4] 汤姆·阿弗雷奇 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 埃胡德·里夫林 :
GoToNet:快速单目场景曝光和探索。 J.智力。 机器人系统。 105 ( 三 ) : 65 ( 2022 ) 2021 [j3] Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
CAT:压缩软件培训,用于减少带宽。 J.马赫。 学习。 物件。 22 : 269:1-269:20 ( 2021 ) [注2] 尤里·纳桑 , 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
损失感知训练后量化。 机器。 学习。 110 ( 11 ) : 3245-3262 ( 2021 ) 2019 [j1] Chaim巴斯金 , 纳坦·利斯 , 埃利·施瓦茨 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 拉贾·吉瑞斯 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
UNIQ:神经网络非均匀量化的均匀噪声注入。 ACM事务处理。 计算。 系统。 37 ( 1-4 ) : 4:1-4:15 ( 2019 )
会议和研讨会文件
2023 [第11条] 米切尔·克伦·塔拉迪 , Chaim巴斯金 :
增强元标签更正以应对标签损坏。 ICCV公司 2023 : 16249-16258 [第10条] 伊泰·埃拉特 , 本·芬克尔斯坦 , Chaim巴斯金 , 尼尔·罗森菲尔德 :
基于图神经网络的战略分类。 ICLR公司 2023 2022 【c9】 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 马坦·雅各比 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , Chaim巴斯金 :
视觉测距系统的物理被动补丁对抗性攻击。 ACCV(7) 2022 : 518-534 【c8】 阿梅恩·阿里 , 托梅尔·加兰蒂 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 狮子狼 :
语义属性的弱监督发现。 CLeaR公司 2022 : 44-69 【c7】 亚当·博塔赫 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 :
使用多模式变换器的端到端相关视频对象分割。 CVPR公司 2022 : 4975-4985 【c6】 本·芬克尔斯坦 , Chaim巴斯金 , 哈盖·马龙 , 纳达夫·戴姆 :
一种简单通用的旋转等变点云网络。 标签-ML 2022 : 107-115 【c5】 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 阿维·门德尔松 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 或Litany :
对比与划分:自我监督的学习前训练,带有噪音标签。 WACV(加权平均值) 2022 : 387-397 2020 【c4】 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 叶夫根尼·叶尔莫林 , 亚历克斯·卡尔巴乔夫斯基 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
用于能量高效CNN推理的特征映射变换编码。 国际JCNN 2020 : 1-9 2019 【c3】 Nir Diamant公司 , 迪恩·扎多克 , Chaim巴斯金 , 埃利·施瓦茨 , 亚历山大·布朗斯坦 :
Beholder-Gan:面部图像的生成和美化及其美化水平。 ICIP公司 2019 : 739-743 2018 [c2] Chaim巴斯金 , 纳坦·利斯 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
基于FPGA的数据流平台上大规模量化神经网络的流结构。 IPDPS研讨会 2018 : 162-169 2017 【c1】 叶夫根尼·格什科夫 , Chaim巴斯金 :
使用能量函数的高效地平线检测。 RACS系统 2017 : 110-115
非正式出版物和其他出版物
2024 [公元36年] 加布里埃尔·塞鲁西 , 塔米尔·肖尔 , 汤姆·赫什伯格 , Chaim巴斯金 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 :
多旋翼飞机定位的主动推进噪声整形。 CoRR公司 abs/2402.17289 ( 2024 ) [i35] 塔米尔·肖尔 , Chaim巴斯金 , 亚历山大·布朗斯坦 :
利用潜伏期进行有效的热成像分类和分割。 CoRR公司 abs/2404.06589 ( 2024 ) [i34] 扎卡里·班伯格 , 奥菲克·格利克 , Chaim巴斯金 , 约纳坦·贝林科夫 :
深度:通过预先培训分层进行语篇教育。 CoRR公司 abs/2405.07788 ( 2024 ) [i33] Maor Dikter公司 , 查赤布 , Chaim巴斯金 :
通过嵌入近似来增强可解释性和透明度的概念学习。 CoRR公司 abs/2406.08840 ( 2024 ) [i32] 伊登·格拉德 , 莫舍·金希 , 狮子哈利卡 , Chaim巴斯金 :
实例分割中的基准标签噪声:空间噪声问题。 CoRR公司 abs/2406.10891 ( 2024 ) [i31] 莫舍·金希 , 大卫·范希廷 , Chaim巴斯金 , 多坦·迪·卡斯特罗 :
Robot实例分割,很少注释用于抓取。 CoRR公司 abs/2407.01302 ( 2024 ) 2023 [i30] 查赤布 , 罗伊·甘兹 , Chaim巴斯金 , 迈克尔·埃拉德 , 亚历山大·布朗斯坦 :
基于测试时间变换的分类器鲁棒性增强。 CoRR公司 abs/2303.15409 ( 2023 ) [i29] 米切尔·克伦·塔拉迪 , Chaim巴斯金 :
增强元标签更正以应对标签损坏。 CoRR公司 abs/2305.12961 ( 2023 ) [第28条] 莫舍·金希 , 沙伊·基希 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 或Litany , Chaim巴斯金 :
基于边缘上下文信息的半监督语义分割。 CoRR公司 abs/2308.13900 ( 2023 ) [i27] 克拉拉·雅努斯科娃 , 塔米尔·绍尔 , Chaim巴斯金 , 吉里·马塔斯 :
用于分割的单图像测试时间自适应。 CoRR公司 abs/2309.14052 ( 2023 ) [i26] 或费尔德曼 , Chaim巴斯金 :
使用模块解耦利用时间图形网络。 CoRR公司 abs/2310.02721 ( 2023 ) 2022 [i25] 马克西姆·菲什曼 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 阿维·门德尔松 :
图神经网络表示的可恢复性。 CoRR公司 abs/2201.12843 ( 2022 ) 【i24】 或费尔德曼 , 阿米特·博亚尔斯基 , 谢·费尔德曼 , 达尼·科根 , 阿维·门德尔松 , Chaim巴斯金 :
Weisfeiler和Leman Go Infinite:光谱和组合预着色。 CoRR公司 abs/2201.13410 ( 2022 ) [第23条] 本·芬克尔斯坦 , Chaim巴斯金 , 哈盖·马龙 , 纳达夫·戴姆 :
一种简单通用的旋转等变点云网络。 CoRR公司 abs/2203.01216 ( 2022 ) [i22] 塔尔·罗赞 , 莫舍·金希 , 布莱恩·克米尔 , 阿维·门德尔松 , Chaim巴斯金 :
双模分布式二值化神经网络。 CoRR公司 abs/2204.02004 ( 2022 ) 【i21】 莫舍·金希 , 塔尔·罗赞 , 塔尔·科佩兹 , 奥利亚·瑟金 , 阿维·门德尔松 , Chaim巴斯金 :
FBM:混合精度量化的快速比特分配。 CoRR公司 abs/2205.15437 ( 2022 ) [i20] 伊泰·埃拉特 , 本·芬克尔斯坦 , Chaim巴斯金 , 尼尔·罗森菲尔德 :
基于图神经网络的战略分类。 CoRR公司 腹肌/2205.15765 ( 2022 ) [i19] 汤姆·阿弗雷奇 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 埃胡德·里夫林 :
GoToNet:快速单目场景曝光和探索。 CoRR公司 abs/2206.05967 ( 2022 ) [i18] 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 马坦·雅各比 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , Chaim巴斯金 :
视觉测距系统的物理被动补丁对抗性攻击。 CoRR公司 abs/2207.05729 ( 2022 ) 2021 [i17] 阿梅恩·阿里 , 托梅尔·加兰蒂 , 叶甫盖尼·哲伦托日斯基(Evgeniy Zheltonzhskiy) , Chaim巴斯金 , 狮子狼 :
提取语义属性的交集正则化。 CoRR公司 abs/2103.11888 ( 2021 ) [i16] 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 阿维·门德尔松 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 或Litany :
对比与划分:自我监督的学习前训练,带有噪音标签。 CoRR公司 abs/2103.13646 ( 2021 ) 【i15】 亚当·博塔赫 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 :
使用多模式变换器的端到端相关视频对象分割。 CoRR公司 abs/2111.14821 ( 2021 ) 2020 [第14条] 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 布莱恩·克米尔 , 阿维·门德尔松 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 :
有色噪声注入用于训练对抗性鲁棒神经网络。 CoRR公司 abs/2003.02188 ( 2020 ) [i13] 亚历克斯·卡尔巴乔夫斯基 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 叶夫根尼·叶尔莫林 , 弗雷迪·加巴伊 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
HCM:神经网络架构的硬件复杂性度量。 CoRR公司 abs/2004.08906 ( 2020 ) [i12] 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
大尺度无监督图像聚类的自我监督学习。 CoRR公司 abs/2008.10312 ( 2020 ) [i11] 本·芬克尔斯坦 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 乌里·阿隆 :
愚弄图神经网络的单节点攻击。 CoRR公司 abs/2011.03574 ( 2020 ) 2019 [i10] Nir Diamant公司 , 迪安·扎多克 , Chaim巴斯金 , 埃利·施瓦茨 , 亚历山大·布朗斯坦 :
甘博尔德:面部图像的生成和美化及其美化水平的调节。 CoRR公司 abs/1902.02593 ( 2019 ) [第九章] Yochai Zur公司 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 布莱恩·克米尔 , 伊泰·埃夫隆 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
卷积神经网络滤波级非均匀压缩的学习。 CoRR公司 abs/1904.09872 ( 2019 ) [i8] 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 罗恩·班纳 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 叶夫根尼·叶尔莫林 , 亚历克斯·卡尔巴乔夫斯基 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
用于能量高效CNN推理的特征映射变换编码。 CoRR公司 abs/1905.10830 ( 2019 ) [i7] Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
CAT:压缩软件培训,用于减少带宽。 CoRR公司 abs/1909.11481 ( 2019 ) [i6] 尤里·纳桑 , 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
损失感知培训后量化。 CoRR公司 abs/1911.07190 ( 2019 ) [i5] 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
对抗训练模型的平滑推理。 CoRR公司 abs/1911.07198 ( 2019 ) 2018 [i4] Chaim巴斯金 , 埃利·施瓦茨 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 纳坦·利斯 , 拉贾·吉瑞斯 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔松 :
UNIQ:用于神经网络量化的均匀噪声注入。 CoRR公司 abs/1804.10969 ( 2018 ) [i3] Chaim巴斯金 , 纳坦·利斯 , Yoav Chai先生 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 埃利·施瓦茨 , 拉贾·吉瑞斯 , 阿维·门德尔松 , 亚历山大·布朗斯坦 :
NICE:神经网络量化的噪声注入和钳制估计。 CoRR公司 abs/1810.00162 ( 2018 ) [i2] 纳坦·利斯 , Chaim巴斯金 , 阿维·门德尔松 , 亚历山大·布朗斯坦 , 拉贾·吉瑞斯 :
针对可重构硬件的量化神经网络的高效非均匀量化器。 CoRR公司 abs/1811.10869 ( 2018 ) 2017 [i1] Chaim巴斯金 , 纳坦·利斯 , 阿维·门德尔松 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 :
基于FPGA的数据流平台上大规模量化神经网络的流结构。 CoRR公司 abs/1708.00052 ( 2017 )