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Dilip Krishnan

1996–2025 年に発表

61
論文数
25,309
被引用数
34
h 指数
48
i10 指数

被引用数

Dilip Krishnan の年別被引用数1960 年: 被引用 1 件1971 年: 被引用 1 件1985 年: 被引用 1 件1994 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 3 件1999 年: 被引用 9 件2000 年: 被引用 2 件2001 年: 被引用 6 件2002 年: 被引用 3 件2004 年: 被引用 5 件2005 年: 被引用 1 件2006 年: 被引用 4 件2007 年: 被引用 6 件2008 年: 被引用 6 件2009 年: 被引用 6 件2010 年: 被引用 25 件2011 年: 被引用 49 件2012 年: 被引用 75 件2013 年: 被引用 117 件2014 年: 被引用 196 件2015 年: 被引用 262 件2016 年: 被引用 304 件2017 年: 被引用 472 件2018 年: 被引用 681 件2019 年: 被引用 941 件2020 年: 被引用 1,255 件2021 年: 被引用 1,547 件2022 年: 被引用 1,061 件2023 年: 被引用 1,001 件2024 年: 被引用 1,027 件2025 年: 被引用 767 件2026 年: 被引用 170 件1961〜1970 年は被引用が無いため表示していません1972〜1984 年は被引用が無いため表示していません1986〜1993 年は被引用が無いため表示していません1995〜1996 年は被引用が無いため表示していません2003 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 3,292 件、この内訳の 31.4%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,216 件、この内訳の 21.2%イギリス: 引用元論文 568 件、この内訳の 5.4%韓国: 引用元論文 383 件、この内訳の 3.7%香港: 引用元論文 348 件、この内訳の 3.3%ドイツ: 引用元論文 343 件、この内訳の 3.3%オーストラリア: 引用元論文 320 件、この内訳の 3.1%カナダ: 引用元論文 317 件、この内訳の 3%シンガポール: 引用元論文 292 件、この内訳の 2.8%フランス: 引用元論文 247 件、この内訳の 2.4%インド: 引用元論文 215 件、この内訳の 2%日本: 引用元論文 206 件、この内訳の 2%
0%31.4%その他 16.4%

機関

分野

  • Computer Science79.1%
  • Engineering11.3%
  • Medicine2.8%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology1.3%
  • Neuroscience0.9%
  • Physics and Astronomy0.9%
  • その他3.7%

トピック

  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning8%
  • Advanced Image Processing Techniques6.7%
  • Multimodal Machine Learning Applications4.7%
  • Image and Signal Denoising Methods4.4%
  • Advanced Neural Network Applications4.3%
  • Advanced Vision and Imaging4%
  • その他67.9%

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  1. Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers

    著者: Huiwen Chang, Han Zhang, Jarred Barber, Aaron Maschinot, José Lezama, Lu Jiang, Ming-Hsuan Yang, Kevin Patrick Murphy, William T. Freeman, Michael Rubinstein, Yuanzhen Li, Dilip Krishnan - ICML 2023 被引用: 785

  2. Unsupervised Pixel-Level Domain Adaptation with Generative Adversarial Networks

    著者: Konstantinos Bousmalis, Nathan Silberman, David Dohan, Dumitru Erhan, Dilip Krishnan - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017 被引用: 1,633

  3. StyleDrop: Text-to-Image Generation in Any Style

    著者: Kihyuk Sohn, Nataniel Ruiz, Kimin Lee, Daniel Castro Chin, Irina Blok, Huiwen Chang, Jarred Barber, Lu Jiang, Glenn Entis, Yuanzhen Li, Yuan Hao, Irfan Essa, Michael Rubinstein, Dilip Krishnan - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 160

  4. Contrastive Representation Distillation

    著者: Yonglong Tian, Dilip Krishnan, Phillip Isola - ICLR 2020 被引用: 1,374

  5. Deconvolutional networks

    著者: Matthew D. Zeiler, Dilip Krishnan, Graham W. Taylor, Robert Fergus - IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2010 被引用: 1,714

  6. What Makes for Good Views for Contrastive Learning?

    著者: Yonglong Tian, Chen Sun, Ben Poole, Dilip Krishnan, Cordelia Schmid, Phillip Isola - NeurIPS 2020 被引用: 1,584

  7. Supervised Contrastive Learning

    著者: Prannay Khosla, Piotr Teterwak, Chen Wang, Aaron Sarna, Yonglong Tian, Phillip Isola, Aaron Maschinot, Ce Liu, Dilip Krishnan - NeurIPS 2020 被引用: 6,563

  8. Fantastic Generalization Measures and Where to Find Them

    著者: Yiding Jiang, Behnam Neyshabur, Hossein Mobahi, Dilip Krishnan, Samy Bengio - International Conference on Learning Representations, ICLR 2020 被引用: 743

  9. Blind deconvolution using a normalized sparsity measure

    著者: Dilip Krishnan, Terence Tay, Rob Fergus - CVPR 2011 被引用: 1,100

  10. Improving CLIP Training with Language Rewrites

    著者: Lijie Fan, Dilip Krishnan, Phillip Isola, Dina Katabi, Yonglong Tian - Advances in Neural Information Processing Systems 36, NeurIPS 2023 被引用: 296

  11. Contrastive Multiview Coding

    著者: Yonglong Tian, Dilip Krishnan, Phillip Isola - Lecture notes in computer science, ECCV (11) 2020 被引用: 1,775

  12. StableRep: Synthetic Images from Text-to-Image Models Make Strong Visual Representation Learners

    著者: Yonglong Tian, Lijie Fan, Phillip Isola, Huiwen Chang, Dilip Krishnan - NeurIPS 2023 被引用: 238

  13. Simplified Transfer Learning for Chest Radiography Models Using Less Data

    著者: Andrew Sellergren, Christina Chen, Zaid Nabulsi, Yuanzhen Li, Aaron Maschinot, Aaron Sarna, Jenny Huang, Charles T. Lau, Sreenivasa Raju Kalidindi, Mozziyar Etemadi, Florencia Garcia-Vicente, David Melnick, Yun Liu, Krishnan Eswaran, Daniel Tse, Neeral Beladia, Dilip Krishnan, Shravya Shetty - Radiology 2022 被引用: 56

  14. Restoring an Image Taken through a Window Covered with Dirt or Rain

    著者: David Eigen, Dilip Krishnan, Rob Fergus - IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2013 被引用: 475

  15. Visualizing Dataflow Graphs of Deep Learning Models in TensorFlow

    著者: Kanit Wongsuphasawat, Daniel Smilkov, James Wexler, Jimbo Wilson, Dandelion Mané, Doug Fritz, Dilip Krishnan, Fernanda B. Viégas, Martin Wattenberg - IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 2017 被引用: 331

  16. Reflection removal using ghosting cues

    著者: Yichang Shih, Dilip Krishnan, Frédo Durand, William T. Freeman - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2015 被引用: 218

  17. Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors

    著者: Dilip Krishnan, Rob Fergus - http://cs.nyu.edu/%7Edilip/research/papers/fid_nips09_technote.pdf 2009 被引用: 1,474

  18. Scaling Laws of Synthetic Images for Model Training ... for Now

    著者: Lijie Fan, Kaifeng Chen, Dilip Krishnan, Dina Katabi, Phillip Isola, Yonglong Tian - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024 被引用: 32

  19. Learning Vision from Models Rivals Learning Vision from Data

    著者: Yonglong Tian, Lijie Fan, Kaifeng Chen, Dina Katabi, Dilip Krishnan, Phillip Isola - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024 被引用: 24

  20. Adversarial Robustness through Local Linearization

    著者: Chongli Qin, James Martens, Sven Gowal, Dilip Krishnan, Krishnamurthy Dvijotham, Alhussein Fawzi, Soham De, Robert Stanforth, Pushmeet Kohli - Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2019 被引用: 333

  21. Predicting the Generalization Gap in Deep Networks with Margin Distributions

    著者: Yiding Jiang, Dilip Krishnan, Hossein Mobahi, Samy Bengio - International Conference on Learning Representations, ICLR (Poster) 2018 被引用: 224

  22. Rethinking Few-Shot Image Classification: A Good Embedding is All You Need?

    著者: Yonglong Tian, Yue Wang, Dilip Krishnan, Joshua B. Tenenbaum, Phillip Isola - Lecture notes in computer science, ECCV (14) 2020 被引用: 823

  23. Learning Ordinal Relationships for Mid-Level Vision

    著者: Daniel Zoran, Phillip Isola, Dilip Krishnan, William T. Freeman - IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2015 被引用: 175

  24. A simple, efficient and scalable contrastive masked autoencoder for learning visual representations

    著者: Shlok Mishra, Joshua Robinson, Huiwen Chang, David Jacobs, Aaron Sarna, Aaron Maschinot, Dilip Krishnan - arXiv (Cornell University), CoRR 2022 被引用: 25