麦克斯韦·D·柯林斯
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2020年–今天
2023 [公元20年] 郑旭 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 王玉霄 , Liviu Panait公司 , Sewoong哦 , 肖恩·奥根斯坦 , 刘婷(Ting Liu) , 弗洛里安·施罗夫 , H.Brendan McMahan先生 :
学习生成具有用户级差异隐私的图像嵌入。 CVPR公司 2023 : 7969-7980 2022 [第19条] 余启航 , 王慧玉 , 大亨·金 , 思源桥 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 哈特维格·亚当 , 艾伦·L·尤耶 , 陈良杰 :
CMT-DeepLab:用于全景分割的集群掩模变换器。 CVPR公司 2022 : 2550-2560 [第18条] 余启航(Qihang Yu) , 王慧玉 , 思源桥 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 哈特维格·亚当 , 艾伦·L·尤耶 , 陈良杰 :
k表示屏蔽变压器。 ECCV(29) 2022 : 288-307 [i16] 余启航(Qihang Yu) , 王慧玉 , 大亨·金 , 思源桥 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 哈特维格·亚当 , 艾伦·L·尤伊尔 , 陈良杰 :
CMT-DeepLab:用于全景分割的集群掩模变换器。 CoRR公司 abs/2206.08948 ( 2022 ) 【i15】 余启航(Qihang Yu) , 王慧玉 , 思源桥 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 哈特维格·亚当 , 艾伦·L·尤耶 , 陈良杰 :
k表示屏蔽变压器。 CoRR公司 abs/2207.04044 ( 2022 ) [第14条] 郑旭 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 王玉霄 , Liviu Panait公司 , Sewoong哦 , 肖恩·奥根斯坦 , 刘婷(Ting Liu) , 弗洛里安·施罗夫 , H.Brendan McMahan先生 :
学习生成具有用户级差异隐私的图像嵌入。 CoRR公司 abs/2211.10844 ( 2022 ) 2021 [第17条] 马克·韦伯 , 谢军(Jun Xie) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 保罗·沃伊特兰德 , 哈特维格·亚当 , 布拉德利·格林 , 安德烈亚斯·盖革 , 巴斯蒂安·雷贝 , 丹尼尔·克莱默斯 , 阿尔乔萨·奥塞普 , 劳拉·利尔·泰克斯 , 陈良杰 :
步骤:分割和跟踪每个像素。 NeurIPS数据集和基准 2021 [i13] 马克·韦伯 , 谢军(Jun Xie) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 保罗·沃伊特兰德 , 哈特维格·亚当 , 布拉德利·格林 , 安德烈亚斯·盖革 , 巴斯蒂安·雷贝 , 丹尼尔·克莱默斯 , 阿尔乔萨·奥塞普 , 劳拉·利尔·泰克斯 , 陈良杰 :
步骤:分割和跟踪每个像素。 CoRR公司 abs/2102.11859 ( 2021 ) [i12] 马克·韦伯 , 王慧玉 , 思源桥 , 谢军(Jun Xie) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 梁哲源 , 金大勋 , 余启航(Qihang Yu) , 丹尼尔·克莱默斯 , 劳拉·利尔·泰克斯 , 艾伦·L·尤耶 , 弗洛里安·施罗夫 , 哈特维格·亚当 , 陈良杰 :
DeepLab2:用于深度标记的TensorFlow库。 CoRR公司 abs/2106.09748 ( 2021 ) 2020 [第16条] 鲍文·程(Bowen Cheng) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 刘婷(Ting Liu) , 托马斯·S·黄 , 哈特维格·亚当 , 陈良杰 :
Panoptic-DepLab:自下而上的全景分割的简单、强大和快速基线。 CVPR公司 2020 : 12472-12482 [第15条] 陈良杰 , 拉斐尔·冈蒂霍·洛佩斯 , 鲍文·程(Bowen Cheng) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , Ekin D.库布克 , 巴雷特·佐夫 , 哈特维格·亚当 , 乔纳森·施伦斯 :
天真的学生:利用视频序列中的半监督学习进行城市场景分割。 ECCV(9) 2020 : 695-714 [i11] 陈良杰 , 拉斐尔·冈蒂霍·洛佩斯 , 鲍文·程(Bowen Cheng) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 埃金·D·库布 , 巴雷特·佐夫 , 哈特维格·亚当 , 乔纳森·施伦斯 :
利用视频序列中的半监督学习进行城市场景分割。 CoRR公司 abs/2005.10266 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j1] 萨提亚·拉维 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 维卡斯·辛格 :
具有核集保证的确定性非光滑Frank Wolfe算法。 信息J.Optim。 1 ( 2 ) : 120-142 ( 2019 ) [第14条] Jyh-Jing黄 , 斯特拉·X·余 , 石建波 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 田菊阳 , 小张 , 陈良杰 :
SegSort:通过段的区分排序进行分段。 ICCV公司 2019 : 7333-7343 [i10] 田菊阳 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , Jyh-Jing黄 , 刘婷(Ting Liu) , 小张 , 薇薇安·斯 , 乔治·帕潘德里欧 , 陈良杰 :
深层实验室:单快照图像解析器。 CoRR公司 abs/1902.05093 ( 2019 ) [第九章] 鲍文·程(Bowen Cheng) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 刘婷(Ting Liu) , 托马斯·S·黄 , 哈特维格·亚当 , 陈良杰 :
Panoptic-Dep实验室。 CoRR公司 abs/1910.04751 ( 2019 ) [i8] Jyh-Jing黄 , 斯特拉·X·余 , 石建波 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 田菊阳 , 小张 , 陈良杰 :
分段排序:通过分段的判别排序进行分段。 CoRR公司 abs/1910.06962 ( 2019 ) [i7] 鲍文·程(Bowen Cheng) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 刘婷(Ting Liu) , 托马斯·S·黄 , 哈特维格·亚当 , 陈良杰 :
Panoptic-DepLab:自下而上的全景分割的简单、强大和快速基线。 CoRR公司 abs/1911.10194 ( 2019 ) 2018 [第13条] Seong Jae Hwang先生 , 萨提亚·拉维 , 陶子瑞 , Hyunwoo J.Kim先生 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 维卡斯·辛格 :
张量化、因子化和正则化:稳健的视觉关系学习。 CVPR公司 2018 : 1014-1023 [第12条] 陈良杰 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 乔治·帕潘德里欧 , 巴雷特·佐夫 , 弗洛里安·施罗夫 , 哈特维格·亚当 , 乔纳森·施伦斯 :
寻找高效的多尺度结构进行密集图像预测。 NeurIPS公司 2018 : 8713-8724 [i6] 陈良杰 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 乔治·帕潘德里欧 , 巴雷特·佐夫 , 弗洛里安·施罗夫 , 哈特维格·亚当 , 乔纳森·施伦斯 :
寻找高效的多尺度结构进行密集图像预测。 CoRR公司 腹肌/1809.04184 ( 2018 ) 2017 [第11条] 迈克尔·菲格诺夫 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 李章 , 乔纳森·黄 , 德米特里·佩特罗夫 , 鲁斯兰·萨拉库丁诺夫 :
剩余网络的空间自适应计算时间。 CVPR公司 2017 : 1790-1799 [i5] 萨提亚·拉维 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 维卡斯·辛格 :
具有核集保证的确定性非光滑Frank-Wolfe算法。 CoRR公司 abs/1708.06714 ( 2017 ) 2016 [第10条] Seong Jae Hwang(郑在焕) , 纳格什·阿德鲁鲁 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 萨提亚·拉维 , 芭芭拉·本德林 , 斯特林·约翰逊 , 维卡斯·辛格 :
脑网络纵向特征的耦合谐波基。 CVPR公司 2016 : 2517-2525 [i4] 迈克尔·菲格诺夫 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 朱玉坤 , 李章 , 乔纳森·黄 , 德米特里·佩特罗夫 , 鲁斯兰·萨拉库丁诺夫 :
剩余网络的空间自适应计算时间。 CoRR公司 abs/1612.02297 ( 2016 ) 2015 【c9】 Seong Jae Hwang(郑在焕) , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 萨提亚·拉维 , Vamsi K.Ithapu公司 , 纳格什·阿德鲁鲁 , 斯特林·约翰逊 , 维卡斯·辛格 :
带非光滑正则化子的广义特征值问题的无投影方法。 ICCV公司 2015 : 1841-1849 【c8】 穆罕默德·诺鲁齐 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 马修·约翰逊 , 大卫·J·弗利特 , Pushmet Kohli公司 :
决策树的高效非自由优化。 NIPS公司 2015 : 1729-1737 [i3] 穆罕默德·诺鲁齐 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 大卫·J·弗利特 , Pushmet Kohli公司 :
CO2森林:通过连续优化斜劈改进随机森林。 CoRR公司 abs/1506.06155 ( 2015 ) [i2] 穆罕默德·诺鲁齐 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 马修·约翰逊 , 大卫·J·弗利特 , Pushmet Kohli公司 :
决策树的高效非贪婪优化。 CoRR公司 abs/1511.04056 ( 2015 ) 2014 【c7】 Hyunwoo J.Kim先生 , 芭芭拉·本德林 , 纳格什·阿德鲁 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 穆克忠(Moo K.Chung) , 斯特林·约翰逊 , 理查德·戴维森 , 维卡斯·辛格 :
黎曼流形上的多元一般线性模型(MGLM)及其在扩散加权图像统计分析中的应用。 CVPR公司 2014 : 2705-2712 【c6】 麦克斯韦·D·柯林斯 , 吉柳(Ji Liu) , 贾旭 , 洛帕穆德拉·穆克吉 , 维卡斯·辛格 :
基于凸正则化器的数百万图像光谱聚类。 ECCV(3) 2014 : 282-298 [i1] 麦克斯韦·D·柯林斯 , 普什密特·科利 :
记忆受限深度卷积网络。 CoRR公司 abs/1412.1442 ( 2014 ) 2013 【c5】 贾旭 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 维卡斯·辛格 :
通过离散微积分在轮廓完成中结合用户交互和拓扑约束。 CVPR公司 2013 : 1886-1893 2012 【c4】 麦克斯韦·D·柯林斯 , 贾旭 , 利奥·J·格雷迪 , 维卡斯·辛格 :
基于随机行走的多图像分割:准凸性结果和基于GPU的解决方案。 CVPR公司 2012 : 1656-1663 【c3】 洛帕穆德拉·穆克吉 , 维卡斯·辛格 , 贾旭 , 麦克斯韦·D·柯林斯 :
分析相关图像的子空间结构:图像集的并行分割。 ECCV(4) 2012 : 128至142 【c2】 迪普蒂·帕乔里 , 麦克斯韦·D·柯林斯 , 维卡斯·辛格 :
通过谐波分析将领域知识纳入匹配问题。 ICML公司 2012 2010 【c1】 麦克斯韦·D·柯林斯 , 维卡斯·辛格 , 安德鲁·亚历山大 :
通过曲率正则化线图上的推理实现网络连通性。 ACCV(1) 2010 : 65-78