马丁·基费尔
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优化列表
2010 – 2019
2019 [第14条] Anne S.Wannenwetsch女士 , 马丁·基费尔 , 彼得·V·盖勒 , 斯特凡·罗斯 :
学习永自面体格中特定于任务的广义卷积。 通用公共关系 2019 : 345-359 [第13条] 斯蒂芬·图利亚科夫 , 弗朗索瓦·弗莱特 , 马丁·基费尔 , 彼得·V·盖勒 , 迈克尔·赫希 :
学习基于密集事件的深度立体声的事件序列嵌入。 ICCV公司 2019 : 1527年-1537年 [i6] Anne S.Wannenwetsch女士 , 马丁·基费尔 , 彼得·V·盖勒 , 斯特凡·罗斯 :
学习永自面体格中特定于任务的广义卷积。 CoRR公司 abs/1909.03677 ( 2019 ) 2017 【b1】 马丁·基费尔 :
使用永面体晶格的可追踪结构预测。 苏黎世理工大学、瑞士苏黎世, 2017 [第12条] 克里斯托夫·拉斯纳 , 罗梅罗 , 马丁·基费尔 , 费德里卡·波戈 , 迈克尔·J·布莱克 , 彼得·V·盖勒 :
团结人民:关闭3D和2D人类表现之间的循环。 CVPR公司 2017 : 4704-4713 [i5] 克里斯托夫·拉斯纳 , 罗梅罗 , 马丁·基费尔 , 费德里卡·波戈 , 迈克尔·J·布莱克 , 彼得·V·盖勒 :
团结人民:关闭3D和2D人类表现之间的循环。 CoRR公司 abs/1701.02468 ( 2017 ) 2016 [第11条] 谢军(Jun Xie) , 马丁·基费尔 , 孙明亭 , 安德烈亚斯·盖革 :
通过3D到2D标签传输对街道场景进行语义实例注释。 CVPR公司 2016 : 3688-3697 [第10条] 瓦伦·贾帕尼 , 马丁·基费尔 , 彼得·V·盖勒 :
学习稀疏高维滤波器:图像滤波、密集CRF和双边神经网络。 CVPR公司 2016 : 4452-4461 【c9】 拉赫迪普·加德 , 瓦伦·贾帕尼 , 马丁·基费尔 , 丹尼尔·卡普勒 , 彼得·V·盖勒 :
使用双边假想的超像素卷积网络。 ECCV(1) 2016 : 597-613 【c8】 克里斯托夫·拉斯纳 , 丹尼尔·卡普勒 , 马丁·基费尔 , 彼得·V·盖勒 :
巴丽斯塔:咖啡厅服务周到。 ACM多媒体 2016 : 1210-1213 2015 【c7】 马丁·基费尔 , 瓦伦·贾帕尼 , 彼得·V·盖勒 :
全自面体晶格CNN。 ICLR(车间) 2015 [i4] 马丁·基费尔 , 瓦伦·贾帕尼 , 彼得·V·盖勒 :
使用永面体晶格的稀疏卷积网络。 CoRR公司 abs/1503.04949 ( 2015 ) [i3] 谢军(Jun Xie) , 马丁·基费尔 , 孙明亭 , 安德烈亚斯·盖革 :
通过3D到2D标签传输对街道场景进行语义实例注释。 CoRR公司 abs/1511.03240 ( 2015 ) [i2] 拉赫迪普·加德 , 瓦伦·贾帕尼 , 马丁·基费尔 , 彼得·V·盖勒 :
使用双边假想的超像素卷积网络。 CoRR公司 abs/1511.06739 ( 2015 ) 2014 【c6】 马丁·基费尔 , 克里斯蒂安·舒勒 , 菲利普·亨尼 :
概率进度条。 GCPR公司 2014 : 331-341 【c5】 马丁·基费尔 , 彼得·文森特·盖勒 :
用局部场进行人体姿态估计。 ECCV(5) 2014 : 331-346 2013 [j1] 菲利普·亨尼 , 马丁·基费尔 :
准纽顿方法:一个新的方向。 J.马赫。 学习。 研究。 14 ( 1 ) : 843-865 ( 2013 ) 2012 【c4】 菲利普·亨尼 , 马丁·基费尔 :
拟纽顿方法:一个新的方向。 ICML公司 2012 [i1] 菲利普·亨尼 , 马丁·基费尔 :
拟纽顿方法:一个新的方向。 CoRR公司 abs/1206.4602 ( 2012 ) 2011 【c3】 阿奇姆·海克勒 , 马丁·基费尔 , 乌韦·D·哈内贝克 :
基于紧支撑小波的随机非线性开环反馈控制。 CDC/ECC 2011 : 7697-7702 【c2】 彼得·V·盖勒 , 卡斯滕·罗瑟 , 马丁·基费尔 , 张鲁敏 , 伯恩哈德·舍尔科夫 :
利用反射的全局稀疏优先恢复固有图像。 NIPS公司 2011 : 765-773 2010 【c1】 阿奇姆·海克勒 , 马丁·基费尔 , 乌韦·D·哈内贝克 :
紧支撑小波的非线性贝叶斯估计。 CDC公司 2010 : 5701-5706