杰夫·多纳休
人员信息
优化列表
2020年–今天
2022 [公元25年] Jean-Baptiste Alayrac公司 , 杰夫·多纳休 , 波琳·吕克 , 安托万·米奇 , 伊恩·巴尔 , 亚娜·哈森 , 卡雷尔·伦克 , 亚瑟·门施 , 凯瑟琳·米利肯 , 马尔科姆·雷诺兹 , 罗马戒指 , 伊丽莎·卢瑟福 , 塞尔坎·卡比 , 腾达汉 , 龚志涛 , 新浪Samangooei , 玛丽安·蒙泰罗 , 雅各布·L·梅尼克 , 塞巴斯蒂安·博尔戈 , 柏安地 , 艾达·内马扎德 , 萨汉·谢里夫扎德 , 米科拉伊·宾考斯基(Mikolaj Binkowski) , 里卡多·巴雷拉 , Oriol葡萄酒 , 安德鲁·齐瑟曼 , 卡伦·西蒙扬 :
弗拉明戈:一种用于少量学习的可视化语言模型。 NeurIPS公司 2022 [第23条] 让-巴蒂斯特·阿拉克 , 杰夫·多纳休 , 波琳·吕克 , 安托万·米奇 , 伊恩·巴尔 , 亚娜·哈森 , 卡雷尔·伦克 , 阿瑟·门施 , 凯蒂·米利肯 , 马尔科姆·雷诺兹 , 罗马戒指 , 伊丽莎·卢瑟福 , 塞尔坎·卡比 , 腾达汉 , 龚志涛 , 新浪Samangooei , 玛丽安·蒙泰罗 , 雅各布·梅尼克 , 塞巴斯蒂安·博尔戈 , 安德鲁·布洛克 , 艾达·内马扎德 , 萨汉·谢里夫扎德 , 米科拉伊·宾考斯基(Mikolaj Binkowski) , 里卡多·巴雷拉 , Oriol葡萄酒 , 安德鲁·齐瑟曼 , 凯伦·西蒙扬 :
弗拉明戈:一种用于少量学习的可视化语言模型。 CoRR公司 abs/2204.14198 ( 2022 ) 2021 [公元24年] 杰夫·多纳休 , 桑德·迪尔曼 , 米科拉伊·宾考斯基(Mikolaj Binkowski) , 埃里希·埃尔森 , 凯伦·西蒙扬 :
端到端的对手文本到语音转换。 ICLR公司 2021 2020 【c23】 米科拉伊·宾考斯基(Mikolaj Binkowski) , 杰夫·多纳休 , 桑德·迪尔曼 , 艾丹·克拉克 , 埃里希·埃尔森 , 诺曼·卡萨格兰德 , 路易斯·科博 , 凯伦·西蒙扬 :
对抗网络的高保真语音合成。 ICLR公司 2020 [公元22年] 秦崇礼 , 吴彦(Yan Wu) , 约斯特·托比亚斯·斯普林伯格 , 柏安地 , 杰夫·多纳休 , 蒂莫西·利利克拉普 , Pushmet Kohli公司 :
通过求解常微分方程训练生成性对抗网络。 NeurIPS公司 2020 [i22] 杰夫·多纳休 , 桑德·迪尔曼 , 米科拉伊·宾考斯基(Mikolaj Binkowski) , 埃里希·埃尔森 , 凯伦·西蒙扬 :
端对端对手文本到语音转换。 CoRR公司 abs/2006.03575 ( 2020 ) 【i21】 秦崇礼 , 吴彦(Yan Wu) , 约斯特·托比亚斯·斯普林伯格 , 安德鲁·布洛克 , 杰夫·多纳休 , 蒂莫西·利利克拉普 , Pushmet Kohli公司 :
通过求解常微分方程训练生成性对抗网络。 CoRR公司 abs/2010.15040 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c21】 安德鲁·布洛克 , 杰夫·多纳休 , 凯伦·西蒙扬 :
用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练。 ICLR公司 2019 [公元20年] 杰夫·多纳休 , 凯伦·西蒙扬 :
大规模对抗性表征学习。 NeurIPS公司 2019 : 10541-10551 [i20] 杰夫·多纳休 , 凯伦·西蒙扬 :
大规模对手表征学习。 CoRR公司 abs/1907.02544 ( 2019 ) [i19] 艾丹·克拉克 , 杰夫·多纳休 , 凯伦·西蒙扬 :
在复杂数据集上高效生成视频。 CoRR公司 abs/1907.06571 ( 2019 ) [i18] 米科拉伊·宾考斯基(Mikolaj Binkowski) , 杰夫·多纳休 , 桑德·迪尔曼 , 艾丹·克拉克 , 埃里希·埃尔森 , 诺曼·卡萨格兰德 , 路易斯·科博 , 凯伦·西蒙扬 :
对抗网络的高保真语音合成。 CoRR公司 abs/1909.11646 ( 2019 ) [i17] 吴彦(Yan Wu) , 杰夫·多纳休 , 大卫·巴尔杜齐 , 凯伦·西蒙扬 , 蒂莫西·利利克拉普 :
LOGAN:生成对手网络的潜在优化。 CoRR公司 abs/1912.00953 ( 2019 ) 2018 [i16] 安德鲁·布洛克 , 杰夫·多纳休 , 凯伦·西蒙扬 :
用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练。 CoRR公司 abs/1809.11096 ( 2018 ) 2017 【b1】 杰弗里·多纳休 :
视觉识别的可转移表示。 美国加州大学伯克利分校, 2017 [j3] 杰夫·多纳休 , 丽莎·安妮·亨德里克斯 , 马库斯·罗尔巴赫 , Subhashini Venugopalan公司 , 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 凯特·萨恩科 , 特雷弗·达雷尔 :
用于视觉识别和描述的长期递归卷积网络。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 39 ( 4 ) : 677-691 ( 2017 ) [第19条] 杰夫·多纳休 , 菲利普·克雷恩布尔(Philipp Krähenbühl) , 特雷弗·达雷尔 :
对手特征学习。 ICLR(海报) 2017 [第18条] 翟安德鲁 , 德米特里·基斯柳克 , 《玉石经》 , 迈克尔·冯 , 埃里克·曾荫权(Eric Tzeng) , 杰夫·多纳休 , 岳丽都 , 特雷弗·达雷尔 :
Pinterest视觉探索。 WWW(配套卷) 2017 : 515-524 【i15】 翟志刚(Andrew Zhai) , 德米特里·基斯柳克 , 《玉石经》 , 迈克尔·冯 , 埃里克·曾荫权(Eric Tzeng) , 杰夫·多纳休 , 岳丽都 , 特雷弗·达雷尔 :
Pinterest视觉探索。 CoRR公司 abs/1702.04680 ( 2017 ) [第14条] 马克斯·贾德伯格 , 瓦伦丁·达利巴德 , 西蒙·奥斯宾多 , Wojciech M.Czarnecki公司 , 杰夫·多纳休 , 阿里·拉扎维 , Oriol葡萄酒 , 提姆·格林 , 伊恩·邓宁 , 凯伦·西蒙扬 , 克里斯萨·费尔南多 , 科雷·卡武科格鲁 :
基于人群的神经网络训练。 CoRR公司 abs/1711.09846 ( 2017 ) 2016 [注2] 罗斯·B·吉希克 , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 , 吉坦德拉·马利克 :
基于区域的卷积网络用于精确的目标检测和分割。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 38 ( 1 ) : 142-158 ( 2016 ) [第17条] Deepak Pathak公司 , 菲利普·克雷恩布尔(Philipp Krähenbühl) , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 , 阿列克谢·埃夫罗斯 :
上下文编码器:通过内画进行特征学习。 CVPR公司 2016 : 2536-2544 [第16条] 丽莎·安妮·亨德里克斯 , 泽尼普·阿卡塔 , 马库斯·罗尔巴赫 , 杰夫·多纳休 , 伯恩特·席勒 , 特雷弗·达雷尔 :
生成可视化解释。 ECCV(4) 2016 : 3-19 [第15条] 菲利普·克雷恩布尔(Philipp Krähenbühl) , 卡尔·多尔施 , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 :
卷积神经网络的数据相关初始化。 ICLR(海报) 2016 [i13] 丽莎·安妮·亨德里克斯 , 泽尼普·阿卡塔 , 马库斯·罗尔巴赫 , 杰夫·多纳休 , 伯恩特·席勒 , 特雷弗·达雷尔 :
生成可视化解释。 CoRR公司 abs/1603.08507 ( 2016 ) [i12] Deepak Pathak公司 , 菲利普·克雷恩布尔(Philipp Krähenbühl) , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 , 阿列克谢·埃夫罗斯 :
上下文编码器:通过内画进行特征学习。 CoRR公司 abs/1604.07379 ( 2016 ) [i11] 杰夫·多纳休 , 菲利普·克雷恩布尔(Philipp Krähenbühl) , 特雷弗·达雷尔 :
对手特征学习。 CoRR公司 abs/1605.09782 ( 2016 ) 2015 [第14条] 杰夫·多纳休 , 丽莎·安妮·亨德里克斯 , 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 马库斯·罗尔巴赫 , Subhashini Venugopalan公司 , 特雷弗·达雷尔 , 凯特·萨恩科 :
用于视觉识别和描述的长期递归卷积网络。 CVPR公司 2015 : 2625-2634 [第13条] Subhashini Venugopalan公司 , 马库斯·罗尔巴赫 , 杰弗里·多纳休 , 雷蒙德·穆尼 , 特雷弗·达雷尔 , 凯特·萨恩科 :
序列到序列-视频到文本。 ICCV公司 2015 : 4534-4542 [第12条] 《玉石经》 , 大卫·C·刘 , 德米特里·基斯柳克 , 翟志刚(Andrew Zhai) , 徐嘉靖 , 杰夫·多纳休 , 莎拉·塔维尔 :
Pinterest的可视化搜索。 KDD公司 2015 : 1889-1898 [第11条] Subhashini Venugopalan公司 , 许慧娟 , 杰夫·多纳休 , 马库斯·罗尔巴赫 , Raymond J.穆尼 , 凯特·萨恩科 :
使用深度递归神经网络将视频翻译为自然语言。 HLT-NAACL公司 2015 : 1494-1504 [i10] Subhashini Venugopalan公司 , 马库斯·罗尔巴赫 , 杰夫·多纳休 , 雷蒙德·穆尼 , 特雷弗·达雷尔 , 凯特·萨恩科 :
序列到序列-视频到文本。 CoRR公司 abs/1505.00487 ( 2015 ) [第九章] 《玉石经》 , 大卫·C·刘 , 德米特里·基斯柳克 , 翟志刚(Andrew Zhai) , 徐嘉靖 , 杰夫·多纳休 , 莎拉·塔维尔 :
Pinterest的可视化搜索。 CoRR公司 abs/1505.07647 ( 2015 ) 2014 [j1] 茱蒂·霍夫曼 , 埃里克·罗德纳 , 杰夫·多纳休 , 布莱恩·库利斯 , 凯特·萨恩科 :
用于领域自适应的非对称和类别不变特征变换。 国际期刊计算。 视觉。 109 ( 1-2 ) : 28-41 ( 2014 ) [第10条] 罗斯·B·吉希克 , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 , 吉坦德拉·马利克 :
丰富的特征层次用于准确的对象检测和语义分割。 CVPR公司 2014 : 580-587 【c9】 张宁(Ning Zhang) , 杰夫·多纳休 , 罗斯·B·吉希克 , 特雷弗·达雷尔 :
用于细粒度类别检测的基于零件的R-CNN。 ECCV(1) 2014 : 834-849 【c8】 杰夫·多纳休 , 杨庆佳 , Oriol葡萄酒 , 茱蒂·霍夫曼 , 张宁(Ning Zhang) , 埃里克·曾荫权(Eric Tzeng) , 特雷弗·达雷尔 :
DeCAF:用于一般视觉识别的深度卷积激活功能。 ICML公司 2014 : 647-655 【c7】 杨庆佳 , 埃文·谢尔哈默 , 杰夫·多纳休 , 谢尔盖·卡拉耶夫 , 乔纳森·朗 , 罗斯·B·吉希克 , 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 特雷弗·达雷尔 :
Caffe:快速特征嵌入的卷积架构。 ACM多媒体 2014 : 675-678年 【c6】 茱蒂·霍夫曼 , 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 埃里克·曾荫权(Eric Tzeng) , 胡荣杭 , 杰夫·多纳休 , 罗斯·B·吉希克 , 特雷弗·达雷尔 , 凯特·萨恩科 :
LSDA:通过自适应进行大规模检测。 NIPS公司 2014 : 邮编:3536-3544 【c5】 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 埃里克·罗德纳 , 凯特·萨恩科 , 张宁(Ning Zhang) , 瑞安·法雷尔 , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 :
开放本地对象检索。 机器人学:科学与系统 2014 【c4】 茱蒂·霍夫曼 , 埃里克·曾荫权(Eric Tzeng) , 杰夫·多纳休 , 杨庆佳 , 凯特·萨恩科 , 特雷弗·达雷尔 :
监督深卷积模型的一步自适应。 ICLR(车间海报) 2014 [i8] 张宁(Ning Zhang) , 杰夫·多纳休 , 罗斯·B·吉希克 , 特雷弗·达雷尔 :
用于细粒度类别检测的基于零件的R-CNN。 CoRR公司 abs/1407.3867 ( 2014 ) [i7] 茱蒂·霍夫曼 , 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 埃里克·曾荫权(Eric Tzeng) , 杰夫·多纳休 , 罗斯·B·吉希克 , 特雷弗·达雷尔 , 凯特·萨恩科 :
LSDA:通过自适应进行大规模检测。 CoRR公司 abs/1407.5035 ( 2014 ) [i6] 杨庆佳 , 埃文·谢尔哈默 , 杰夫·多纳休 , 谢尔盖·卡拉耶夫 , 乔纳森·朗 , 罗斯·B·吉希克 , 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 特雷弗·达雷尔 :
Caffe:快速特征嵌入的卷积架构。 CoRR公司 abs/1408.5093 ( 2014 ) [i5] 杰夫·多纳休 , 丽莎·安妮·亨德里克斯 , 塞尔吉奥·瓜达拉马 , 马库斯·罗尔巴赫 , Subhashini Venugopalan公司 , 凯特·萨恩科 , 特雷弗·达雷尔 :
用于视觉识别和描述的长期递归卷积网络。 CoRR公司 abs/1411.4389 ( 2014 ) [i4] Subhashini Venugopalan公司 , 许慧娟 , 杰夫·多纳休 , 马库斯·罗尔巴赫 , 雷蒙德·穆尼 , 凯特·萨恩科 :
使用深度递归神经网络将视频翻译为自然语言。 CoRR公司 abs/1412.4729 ( 2014 ) 2013 【c3】 杰夫·多纳休 , 茱蒂·霍夫曼 , 埃里克·罗德纳 , 凯特·萨恩科 , 特雷弗·达雷尔 :
具有实例约束的半监督域自适应。 CVPR公司 2013 : 668-675 【c2】 茱蒂·霍夫曼 , 埃里克·罗德纳 , 杰夫·多纳休 , 凯特·萨恩科 , 特雷弗·达雷尔 :
区域不变图像表示的有效学习。 ICLR(海报) 2013 [i3] 埃里克·罗德纳 , 茱蒂·霍夫曼 , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 , 凯特·萨恩科 :
使ImageNet适应现实:具有隐式低阶变换的可伸缩域适应。 CoRR公司 腹肌/1308.4200 ( 2013 ) [i2] 杰夫·多纳休 , 杨庆佳 , Oriol葡萄酒 , 茱蒂·霍夫曼 , 张宁(Ning Zhang) , 埃里克·曾荫权(Eric Tzeng) , 特雷弗·达雷尔 :
DeCAF:用于一般视觉识别的深度卷积激活功能。 CoRR公司 abs/1310.1531 ( 2013 ) [i1] 罗斯·B·吉尔希克 , 杰夫·多纳休 , 特雷弗·达雷尔 , 吉坦德拉·马利克 :
丰富的特征层次用于准确的对象检测和语义分割。 CoRR公司 abs/1311.2524 ( 2013 ) 2011 【c1】 杰夫·多纳休 , 克里斯汀·格劳曼 :
视觉识别的注解原理。 ICCV公司 2011 : 1395-1402