皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯
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2020年–今天
2024 【j4】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 亚历克斯·科斯坦西诺 , 法比奥·托西 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
助推器:高光和透明表面图像深度的基准。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 46 ( 1 ) : 85-102 ( 2024 ) 【i24】 亚历克斯·科斯坦西诺 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 米尔科·德尔·莫罗 , 阿戈斯蒂诺·阿伊佐 , 朱塞佩·利桑蒂 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
工业异常分割的测试时间培训。 CoRR公司 abs/2404.03743 ( 2024 ) [第23条] 弗朗西斯科·巴列里尼 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 罗伯托·米拉贝拉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
连接NeRF、图像和文本。 CoRR公司 abs/2404.07993 ( 2024 ) 2023 [j3] 阿德里亚诺·卡达斯 , 安德里亚·孔蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
通过自监督深度完成增强用于激光雷达语义分割的多模式无监督领域自适应。 IEEE接入 11 : 85155-85164 ( 2023 ) [注2] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 阿德里亚诺·卡达斯 , 卢卡·德路易吉 , 阿莱西奥·托尼奥尼 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
学习跨任务和域传输的好功能。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 45 ( 8 ) : 9981-9995 ( 2023 ) [第17条] 阿德里亚诺·卡达斯 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
利用二维和三维网络的互补性解决三维语义分割中的域移位问题。 CVPR研讨会 2023 : 98-109 [第16条] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 法比奥·托西 , 路易吉·迪·斯特法诺 , 拉杜·蒂莫夫特 , 亚历克斯·科斯坦西诺 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 史骏 , 张大丰 , 永A , 金义祥 , 李定哲 , 李超 , 刘志文 , 张琪(音译) , 王宜兴 , 石寅 :
NTIRE 2023高光和透明表面图像对HR深度的挑战。 CVPR研讨会 2023 : 1384-1395 [第15条] 亚历克斯·科斯坦西诺 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 法比奥·托西 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
透明和镜面的学习深度估计。 ICCV公司 2023 : 9210-9221 [第14条] 卢卡·德路易吉 , 阿德里亚诺·卡达斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
形状的内隐神经表征的深度学习。 ICLR公司 2023 [第13条] 阿德里亚诺·卡达斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
无监督三维域自适应的自提取。 WACV(加权平均值) 2023 : 4155-4166 [i22] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 亚历克斯·科斯坦西诺 , 法比奥·托西 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
Booster:高光和透明表面图像深度基准。 CoRR公司 腹肌/2301.08245 ( 2023 ) 【i21】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 阿德里亚诺·卡达斯 , 卢卡·德路易吉 , 阿莱西奥·托尼奥尼 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
学习跨任务和域转移的良好功能。 CoRR公司 abs/2301.11310 ( 2023 ) [i20] 卢卡·德·路易吉 , 阿德里亚诺·卡达斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
形状的内隐神经表征的深度学习。 CoRR公司 abs/2302.05438 ( 2023 ) [i19] 阿德里亚诺·卡达斯 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
利用二维和三维网络的互补性解决三维语义分割中的域移位问题。 CoRR公司 abs/2304.02991 ( 2023 ) [i18] 亚历克斯·科斯坦西诺 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 法比奥·托西 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
透明和镜面的学习深度估计。 CoRR公司 腹肌/230715052 ( 2023 ) [i17] 阿德里亚诺·卡达斯 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 弗朗西斯科·巴列里尼 , 艾伦·周 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
三平面混合神经场的神经处理。 CoRR公司 abs/2310.01140 ( 2023 ) [i16] 亚历克斯·科斯坦西诺 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 朱塞佩·利桑蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
基于跨模态特征映射的多模态工业异常检测。 CoRR公司 abs/2312.04521 ( 2023 ) 【i15】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 卢卡·德路易吉 , 丹尼尔·西罗奇 , 阿德里亚诺·卡达斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 弗朗西斯科·巴列里尼 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
3D神经领域的深度学习。 CoRR公司 abs/2312.13277 ( 2023 ) 2022 [第12条] 马泰奥·波吉 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 法比奥·托西 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
跨光谱神经辐射场。 三维电视 2022 : 606-616 [第11条] 法比奥·托西 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
RGB-多光谱匹配:数据集,学习方法,评估。 CVPR公司 2022 : 15937-15947 [第10条] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 法比奥·托西 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
Deep Stereo面临的开放挑战:Booster数据集。 CVPR公司 2022 : 21136-21146 【c9】 阿德里亚诺·卡达斯 , 卢卡·德路易吉 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
将自我监督的单目深度插入到无监督的语义分割领域自适应中。 WACV(加权平均值) 2022 : 1999-2009 【c8】 阿德里亚诺·卡达斯 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
浅层特征指导在类边界进行语义分割的无监督域适配。 WACV(加权平均值) 2022 : 2010-2020 [第14条] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 法比奥·托西 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
深度立体声的开放挑战:助推器数据集。 CoRR公司 abs/2206.04671 ( 2022 ) [i13] 法比奥·托西 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
RGB-多光谱匹配:数据集,学习方法,评估。 CoRR公司 abs/2206.07047 ( 2022 ) [i12] 马泰奥·波吉 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 法比奥·托西 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
跨光谱神经辐射场。 CoRR公司 abs/2209.00648 ( 2022 ) [i11] 阿德里亚诺·卡达斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
无监督三维域自适应的自提取。 CoRR公司 abs/2210.08226 ( 2022 ) 2021 【b1】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 :
用有限的训练数据深入了解场景。 意大利博洛尼亚大学, 2021 [j1] 丹尼尔·德·格雷戈里奥 , 马泰奥·波吉 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 吉安卢卡·帕利 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
超越基线:用单摄像机立体机器人对微小物体进行三维重建。 IEEE接入 9 : 119755-119765 ( 2021 ) 【c7】 菲利波·阿列奥蒂 , 法比奥·托西 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
任意分辨率立体的神经视差细化。 三维电视 2021 : 207-217 【c6】 阿德里亚诺·卡达斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
参考文献:通过形状重建进行伪标量细化,用于无监督的3D域适配。 三维电视 2021 : 331-341 [i10] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 阿莱西奥·托尼奥尼 , 费德里科·汤巴里 :
基于单个图像的无监督新视图合成。 CoRR公司 abs/2102.03285 ( 2021 ) [i9] 阿德里亚诺·卡达斯 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
浅层特征指导在类边界进行语义分割的无监督域适配。 CoRR公司 abs/2110.02833 ( 2021 ) [i8] 阿德里亚诺·卡达斯 , 卢卡·德路易吉 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
将自我监督的单目深度插入到无监督的语义分割领域自适应中。 CoRR公司 绝对值/210.06685 ( 2021 ) [i7] 阿德里亚诺·卡达斯 , 里卡多·斯佩齐亚莱蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
参考文献:通过形状重建进行伪标量细化,用于无监督的3D域适配。 CoRR公司 abs/2110.11036 ( 2021 ) [i6] 菲利波·阿列奥蒂 , 法比奥·托西 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
任意分辨率立体的神经视差细化。 CoRR公司 abs/2110.15367 ( 2021 ) 2020 【c5】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 克劳迪奥·帕特内西 , 卢卡·德路易吉 , 路易吉·莱拉 , 丹尼尔·德·格雷戈里奥 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
拍摄标签:通过虚拟现实的3D语义标签。 人工智能虚拟现实 2020 : 99-106 【c4】 法比奥·托西 , 菲利波·阿莱奥蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 , 斯特凡诺·马托西娅 :
从视频中提取用于全面理解场景的语义。 CVPR公司 2020 : 4653-4664 [i5] 法比奥·托西 , 菲利波·阿列奥蒂 , 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 , 斯特凡诺·马托西娅 :
从视频中提取用于全面理解场景的语义。 CoRR公司 abs/2003.14030 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c3】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 阿莱西奥·托尼奥尼 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
跨任务和领域学习。 ICCV公司 2019 : 8109-8118 [i4] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 阿莱西奥·托尼奥尼 , 萨缪尔·萨尔蒂 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
跨任务和领域学习。 CoRR公司 abs/1904.04744 ( 2019 ) [i3] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 克劳迪奥·帕特内西 , 丹尼尔·德·格雷戈里奥 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
拍摄标签:虚拟现实的3D语义标签。 CoRR公司 腹肌/1910.05021 ( 2019 ) 2018 【c2】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 法比奥·托西 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
几何符合半监督单目深度估计的语义。 ACCV(3) 2018 : 298-313 【c1】 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 阿莱西奥·托尼奥尼 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
利用对抗训练中的语义进行图像级域自适应。 IPAS公司 2018 : 49-54 [i2] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 马泰奥·波吉 , 法比奥·托西 , 斯特凡诺·马托西娅 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
几何符合半监督单目深度估计的语义。 CoRR公司 腹肌/1810.04093 ( 2018 ) [i1] 皮尔路易吉·扎马·拉米雷斯 , 阿莱西奥·托尼奥尼 , 路易吉·迪·斯特法诺 :
在对抗训练中利用语义进行图像级领域适应。 CoRR公司 abs/1810.05852 ( 2018 )
合著者索引
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