Marcin Przewiezlikowski

Publication Activity (10 Years)

Years Active: 2019-2024
Publications (10 Years): 18

Top Topics

Top Venues

ICCV (Workshops)

Publications

Marcin Przewiezlikowski, Marcin Osial, Bartosz Zielinski, Marek Smieja
A deep cut into Split Federated Self-supervised Learning. CoRR (2024)
Pawel Batorski, Dawid Malarz, Marcin Przewiezlikowski, Marcin Mazur, Slawomir Tadeja, Przemyslaw Spurek
HyperPlanes: Hypernetwork Approach to Rapid NeRF Adaptation. CoRR (2024)
Filip Szatkowski, Mateusz Pyla, Marcin Przewiezlikowski, Sebastian Cygert, Bartlomiej Twardowski, Tomasz Trzcinski
Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning. WACV (2024)
Marcin Sendera, Marcin Przewiezlikowski, Konrad Karanowski, Maciej Zieba, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
HyperShot: Few-Shot Learning by Kernel HyperNetworks. WACV (2023)
Filip Szatkowski, Mateusz Pyla, Marcin Przewiezlikowski, Sebastian Cygert, Bartlomiej Twardowski, Tomasz Trzcinski
Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning. ICCV (Workshops) (2023)
Bartosz Wójcik, Marcin Przewiezlikowski, Filip Szatkowski, Maciej Wolczyk, Klaudia Balazy, Bartlomiej Krzepkowski, Igor T. Podolak, Jacek Tabor, Marek Smieja, Tomasz Trzcinski
Zero time waste in pre-trained early exit neural networks. Neural Networks 168 (2023)
Filip Szatkowski, Mateusz Pyla, Marcin Przewiezlikowski, Sebastian Cygert, Bartlomiej Twardowski, Tomasz Trzcinski
Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning. CoRR (2023)
Marcin Sendera, Marcin Przewiezlikowski, Jan Miksa, Mateusz Rajski, Konrad Karanowski, Maciej Zieba, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
The general framework for few-shot learning by kernel HyperNetworks. Mach. Vis. Appl. 34 (4) (2023)
Marcin Przewiezlikowski, Mateusz Pyla, Bartosz Zielinski, Bartlomiej Twardowski, Jacek Tabor, Marek Smieja
Augmentation-aware Self-supervised Learning with Guided Projector. CoRR (2023)
Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski, Jacek Tabor
MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data. WACV (2022)
Marcin Sendera, Marcin Przewiezlikowski, Konrad Karanowski, Maciej Zieba, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
HyperShot: Few-Shot Learning by Kernel HyperNetworks. CoRR (2022)
Piotr Borycki, Piotr Kubacki, Marcin Przewiezlikowski, Tomasz Kusmierczyk, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
Hypernetwork approach to Bayesian MAML. CoRR (2022)
Marcin Przewiezlikowski, P. Przybysz, Jacek Tabor, Maciej Zieba, Przemyslaw Spurek
HyperMAML: Few-Shot Adaptation of Deep Models with Hypernetworks. CoRR (2022)
Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski, Jacek Tabor
MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data. CoRR (2021)
Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski
Estimating Conditional Density of Missing Values Using Deep Gaussian Mixture Model. ICONIP (3) (2020)
Maciej Zieba, Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Jacek Tabor, Tomasz Trzcinski, Przemyslaw Spurek
RegFlow: Probabilistic Flow-based Regression for Future Prediction. CoRR (2020)
Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski
Estimating conditional density of missing values using deep Gaussian mixture model. CoRR (2020)
Marcin Przewiezlikowski, Michal Grabowski, Dariusz Kurzyk, Katarzyna Rycerz
Support for High-Level Quantum Bayesian Inference. ICCS (5) (2019)