mgr Marcin Przewięźlikowski

Jednostki:

  • Wydział Matematyki i Informatyki UJ
  • Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej

Publikacje:

12.
Marcin Przewięźlikowski, Randal Balestriero, Wojciech Jasiński, Marek Śmieja, Bartosz Zieliński
Beyond [cls]: Exploring the true potential of Masked Image Modeling representations, IEEE International Conference on Computer Vision [ICCV], (2025),
11.
Piotr Borycki, Kubacki Piotr, Marcin Przewięźlikowski, Tomasz Kuśmierczyk, , Jacek Tabor
Hypernetwork Approach to Bayesian MAML (Student Abstract), National Conference of the American Association for Artificial Intelligence [AAAI] vol. 39 (2025), 29325-29327
10.
Bartosz Zieliński, Marcin Przewięźlikowski, Mateusz Pyla, Bartłomiej Twardowski, Jacek Tabor, Marek Śmieja
Augmentation-aware self-supervised learning with conditioned projector, Knowledge-Based Systems vol. 305 (2024), 112572
9.
Zięba Maciej , Marcin Przewięźlikowski, Marek Śmieja, Jacek Tabor, Tomasz Trzciński, Przemysław Spurek
RegFlow: Probabilistic Flow-Based Regression for Future Prediction, Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems [ACIIDS], (2024), 267–279
8.
Marcin Przewięźlikowski, Przemysław Przybysz, Zięba Maciej , Jacek Tabor, Przemysław Spurek
HyperMAML: Few-shot adaptation of deep models with hypernetworks, Neurocomputing vol. 598 (2024), 128-179
7.
Bartosz Zieliński, Marcin Przewięźlikowski, Marcin Osial, Marek Śmieja
A deep cut into Split Federated Self-Supervised Learning, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Database [ECML PKDD](MAIN), (2024), 444-459
6.
Bartosz Wójcik, Marcin Przewięźlikowski, Filip Szatkowski, Maciej Wołczyk, Klaudia Bałazy, Bartłomiej Krzepkowski, Igor Podolak, Jacek Tabor, Marek Śmieja, Tomasz Trzciński
Zero time waste in pre-trained early exit neural networks, Neural Networks vol. 168 (2023), 580-601
5.
Przemysław Spurek, Marcin Sendera, Marcin Przewięźlikowski, Jan Miksa, Mateusz Rajski, Konrad Karanowski, Maciej Zieba, Jacek Tabor
The general framework for few-shot learning by kernel HyperNetworks, Machine Vision and Applications vol. 34 (2023), 53
4.
Przemysław Spurek, Jacek Tabor, Marcin Sendera, Marcin Przewięźlikowski, Konrad Karanowski, Zięba Maciej
Hypershot: Few-shot learning by kernel hypernetworks, IEEE Workshop on Applications of Computer Vision [WACV](MAIN), (2023), 2469--2478
3.
Marcin Przewięźlikowski, Marek Śmieja, Łukasz Struski, Jacek Tabor
MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data, IEEE Workshop on Applications of Computer Vision [WACV], (2022), 2060-2069
2.
Marcin Przewięźlikowski, Marek Śmieja, Łukasz Struski
Estimating conditional density of missing values using deep Gaussian mixture model, International Conference on Neural Information Processing [ICONIP] vol. Lecture Notes in Computer Science volume 12534 (2020), 220-231
1.
Marcin Przewięźlikowski, Marek Śmieja, Łukasz Struski
Estimating conditional density of missing values using deep Gaussian mixture model, International Conference On Machine Learning (workshop Track) (2020), 6

Granty (realizowane po maju 2009 roku)

TytułRolaRozpoczęcieZakończenie
Usprawnienie adaptowalności modeli uczonych metodami samonadzorowanymiKierownik2024-01-232026-01-26