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Lin Gu
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対象会議の検証済み掲載データを、全分野・選択したEditionでまとめています。過去の論文は出版・論文種別・著者との対応を確認できたものから追加しており、全発表論文の網羅を保証するものではありません。著者ページだけへの追加分は大学ランキングの件数に含みません。著者ページは、公開時の所属大学IDと論文上の著者名の完全一致を基に作成しています。本人の業績一覧などで同一人物の論文と個別に確認できた場合は、所属が異なる論文も追加します。氏名だけの自動名寄せは行いません。表示する大学はこのページの識別用で、掲載した全論文の出版時所属や現在所属を示すものではありません。研究者の総合順位を表すものでもありません。
著者ページの大学: 東京大学 · Top conference papers: 26
分野別内訳
分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。
論文一覧（新しい年順）
- EventPillars: Pillar-based Efficient Representations for Event Data
- Semantic-guided Masked Mutual Learning for Multi-modal Brain Tumor Segmentation with Arbitrary Missing Modalities
- TdAttenMix: Top-Down Attention Guided Mixup
- Frequency Dynamic Convolution for Dense Image Prediction
- InsTaG: Learning Personalized 3D Talking Head from Few-Second Video
- Frequency-Dynamic Attention Modulation For Dense Prediction
- GeoSVR: Taming Sparse Voxels for Geometrically Accurate Surface Reconstruction
- I2-NeRF: Learning Neural Radiance Fields Under Physically-Grounded Media Interactions
- Aleth-NeRF: Illumination Adaptive NeRF with Concealing Field Assumption
- DNGaussian: Optimizing Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields with Global-Local Depth Normalization
- Frequency-Adaptive Dilated Convolution for Semantic Segmentation
- Robust Synthetic-to-Real Transfer for Stereo Matching
- CoR-GS: Sparse-View 3D Gaussian Splatting via Co-Regularization
- Object-Aware NIR-to-Visible Translation
- TalkingGaussian: Structure-Persistent 3D Talking Head Synthesis via Gaussian Splatting
- When Semantic Segmentation Meets Frequency Aliasing
- TinyLUT: Tiny Look-Up Table for Efficient Image Restoration at the Edge
- Efficient Region-Aware Neural Radiance Fields for High-Fidelity Talking Portrait Synthesis
- Name Your Colour For the Task: Artificially Discover Colour Naming via Colour Quantisation Transformer
- 3D Segmenter: 3D Transformer based Semantic Segmentation via 2D Panoramic Distillation
- PATCH
- EtinyNet: Extremely Tiny Network for TinyML
- Towards an Effective Orthogonal Dictionary Convolution Strategy
- Revisiting Domain Generalized Stereo Matching Networks From a Feature Consistency Perspective
- Exploring Resolution and Degradation Clues As Self-Supervised Signal for Low Quality Object Detection
- Where to Focus: Investigating Hierarchical Attention Relationship for Fine-Grained Visual Classification