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对比提升：基于慢-快对比融合的三维对象实例分割
Y.Bhalgat、I.Laina、J.F.Henriques、A.Zisserman、A.Vedaldi
arXiv，2023年
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通用前瞻优化器
C.Oncescu、J.Valmadre、J.F.Henriques
2023年ICLR的小论文
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SNeS：从不完整数据中学习可能对称的神经表面
E.Insafutdinov、D.Campbell、J.F.Henriques、A.Vedaldi
ECCV，2022年
我们增加神经辐射场，以呈现数据中未显示的部分对称对象的视图，例如仅从一侧看到汽车时。由于阴影和反射破坏了对象的对称性，因此在此过程中，我们将场景分解为几何体、灯光和材质属性。
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在没有外部奖励的强化学习中学习利他行为
T.Franzmeyer、M.Malinowski和J.F.Henriques
ICLR，2022年
在不确切了解自己的目标的情况下，自主代理如何帮助他人，包括人类？我们探讨了增加他人选择的概念，以便他们能够更容易地追求任意目标，在某些情况下甚至明显优于合作奖励。
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基于自然语言查询的音频检索：一项基准研究
A.S.Koepke、A.Oncescu、J.Henriques、Z.Akata、S.Albanie
IEEE多媒体汇刊，2022年
序列决策者的幻觉攻击及其对策
T.Franzmeyer、J.F.Henriques、J.N.Foerster、P.H.Torr、A.Bibi、C.S.de Witt
arXiv，2022年
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盯着球：视频变形金刚中的轨迹注意力
M.Patrick、D.Campbell、Y.M.Asano、I.M.F.Metze、C.Feichtenhofer、A.Vedaldi、J.F.Henriques
NeurIPS，2021年（口头报告）
我们通过鼓励在运动路径上集中注意力来改进视频变换器（例如用于动作识别）。我们还通过基于正交原型的严格概率近似，将注意力的二次计算复杂度降低到线性。
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基于广义数据转换的多模式自监控
M.Patrick、Y.M.Asano、P.Kuznetsova、R.Fong、J.F.Henriques、G.Zweig、A.Vedaldi
ICCV，2021年
大多数对比性的自我监督方法学习的表征对个别例子来说是独特的，并且对其他几个因素是不变的。我们提出了一个框架来系统地评估独特因素和不变因素的有效组合，从而在许多多模态学习任务中取得优异的性能。
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视频文本表示学习的支持瓶颈
M.Patrick、P.Huang、Y.Asano、F.Metze、A.G.Hauptmann、J.F.Henriques、A.Vedaldi
ICLR，2021年
我们研究视频文本神经网络的噪声对比学习。我们发现，将视频检索作为表征瓶颈来学习重建视频字幕会产生更好的语义表征。
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使用自然语言查询的音频检索
A.Oncescu、A.S.Koepke、J.F.Henriques、Z.Akata、S.Albanie
2021年Interspeech（最佳学生论文奖提名）
创建基于内容的音频搜索引擎。类似于谷歌图片，但用于音频。
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渐变形状模型
P.Martins、J.F.Henriques和J.Batista
IJCV，2020年
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野外长期跟踪：一个基准
J.Valmadre、L.Bertinetto、J.F.Henriques、R.Tao、A.Vedaldi、A.W.Smeulders、P.H.Torr、E.Gavves
ECCV，2018年
一个拥有超过14小时视频的跟踪基准，专注于“野外”拍摄的各种镜头和长期表现。
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