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Nikos Komodakis

2004–2026 年に発表

128
論文数
24,884
被引用数
47
h 指数
82
i10 指数

被引用数

Nikos Komodakis の年別被引用数1965 年: 被引用 1 件1978 年: 被引用 2 件1979 年: 被引用 2 件1984 年: 被引用 1 件1988 年: 被引用 1 件1989 年: 被引用 1 件1991 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 1 件1998 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 2 件2001 年: 被引用 1 件2003 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 5 件2005 年: 被引用 4 件2006 年: 被引用 5 件2007 年: 被引用 41 件2008 年: 被引用 104 件2009 年: 被引用 121 件2010 年: 被引用 208 件2011 年: 被引用 233 件2012 年: 被引用 222 件2013 年: 被引用 289 件2014 年: 被引用 338 件2015 年: 被引用 340 件2016 年: 被引用 535 件2017 年: 被引用 710 件2018 年: 被引用 966 件2019 年: 被引用 1,338 件2020 年: 被引用 2,057 件2021 年: 被引用 2,269 件2022 年: 被引用 1,781 件2023 年: 被引用 1,621 件2024 年: 被引用 1,259 件2025 年: 被引用 859 件2026 年: 被引用 233 件1966〜1977 年は被引用が無いため表示していません1980〜1983 年は被引用が無いため表示していません1985〜1987 年は被引用が無いため表示していません1990 年は被引用が無いため表示していません1992〜1996 年は被引用が無いため表示していません2000 年は被引用が無いため表示していません2002 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 4,867 件、この内訳の 28.8%アメリカ合衆国: 引用元論文 3,005 件、この内訳の 17.8%イギリス: 引用元論文 1,016 件、この内訳の 6%ドイツ: 引用元論文 765 件、この内訳の 4.5%フランス: 引用元論文 735 件、この内訳の 4.4%韓国: 引用元論文 574 件、この内訳の 3.4%オーストラリア: 引用元論文 513 件、この内訳の 3%カナダ: 引用元論文 502 件、この内訳の 3%香港: 引用元論文 449 件、この内訳の 2.7%インド: 引用元論文 397 件、この内訳の 2.3%日本: 引用元論文 368 件、この内訳の 2.2%シンガポール: 引用元論文 349 件、この内訳の 2.1%
0%28.8%その他 19.8%

機関

分野

  • Computer Science74.3%
  • Engineering14.6%
  • Medicine3.7%
  • Environmental Science1.2%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology1%
  • Neuroscience1%
  • その他4.2%

トピック

  • Advanced Neural Network Applications8.7%
  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning7.8%
  • Advanced Image and Video Retrieval Techniques5.4%
  • Multimodal Machine Learning Applications3.2%
  • Adversarial Robustness in Machine Learning2.8%
  • Advanced Vision and Imaging2.6%
  • その他69.5%

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  1. Wide Residual Networks

    著者: Sergey Zagoruyko, Nikos Komodakis - Procedings of the British Machine Vision Conference 2016, BMVC 2016 被引用: 5,985

  2. Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer

    著者: Sergey Zagoruyko, Nikos Komodakis - ICLR (Poster) 2017 被引用: 3,152

  3. Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations

    著者: Spyros Gidaris, Praveer Singh, Nikos Komodakis - ICLR (Poster) 2018 被引用: 3,612

  4. Dynamic Edge-Conditioned Filters in Convolutional Neural Networks on Graphs

    著者: Martin Simonovsky, Nikos Komodakis - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017 被引用: 1,306

  5. Dynamic Few-Shot Visual Learning Without Forgetting

    著者: Spyros Gidaris, Nikos Komodakis - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018 被引用: 1,146

  6. Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks

    著者: Sergey Zagoruyko, Nikos Komodakis - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2015 被引用: 1,432

  7. Object Detection via a Multi-region and Semantic Segmentation-Aware CNN Model

    著者: Spyros Gidaris, Nikos Komodakis - IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2015 被引用: 809

  8. EQ-VAE: Equivariance Regularized Latent Space for Improved Generative Image Modeling

    著者: Theodoros Kouzelis, Ioannis Kakogeorgiou, Spyros Gidaris, Nikos Komodakis - ICML 2025 被引用: 87

  9. Cloud-Gan: Cloud Removal for Sentinel-2 Imagery Using a Cyclic Consistent Generative Adversarial Networks

    著者: Praveer Singh, Nikos Komodakis - IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium 2018 被引用: 197

  10. Playing with Duality: An Overview of Recent Primal-Dual Approaches for Solving Large-Scale Optimization Problems

    著者: Nikos Komodakis, Jean-Christophe Pesquet - IEEE Signal Processing Magazine, IEEE Signal Process. Mag. 2015 被引用: 421

  11. Rotation Equivariant Vector Field Networks

    著者: Diego Marcos, Michele Volpi, Nikos Komodakis, Devis Tuia - IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2017 被引用: 232

  12. Deep Tone Mapping Operator for High Dynamic Range Images

    著者: Aakanksha Rana, Praveer Singh, Giuseppe Valenzise, Frédéric Dufaux, Nikos Komodakis, Aljosa Smolic - IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Trans. Image Process. 2019 被引用: 135

  13. SCOM: Spatiotemporal Constrained Optimization for Salient Object Detection

    著者: Yuhuan Chen, Wenbin Zou, Yi Tang, Xia Li, Chen Xu, Nikos Komodakis - IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Trans. Image Process. 2018 被引用: 123

  14. A Robust and Efficient Approach to License Plate Detection

    著者: Yule Yuan, Wenbin Zou, Yong Zhao, Xin'an Wang, Xuefeng Hu, Nikos Komodakis - IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Trans. Image Process. 2016 被引用: 245

  15. DiracNets: Training Very Deep Neural Networks Without Skip-Connections

    著者: Sergey Zagoruyko, Nikos Komodakis - arXiv (Cornell University), CoRR 2017 被引用: 91

  16. GraphVAE: Towards Generation of Small Graphs Using Variational Autoencoders

    著者: Martin Simonovsky, Nikos Komodakis - Lecture notes in computer science, ICANN (1) 2018 被引用: 136

  17. Boosting Generative Image Modeling via Joint Image-Feature Synthesis

    著者: Theodoros Kouzelis, Efstathios Karypidis, Ioannis Kakogeorgiou, Spyridon Gidaris, Nikos Komodakis - NeurIPS 2025 被引用: 21

  18. DINO-Foresight: Looking into the Future with DINO

    著者: Efstathios Karypidis, Ioannis Kakogeorgiou, Spyridon Gidaris, Nikos Komodakis - NeurIPS 2025 被引用: 40

  19. A Deep Metric for Multimodal Registration

    著者: Martin Simonovsky, Benjamín Gutiérrez-Becker, Diana Mateus, Nassir Navab, Nikos Komodakis - Lecture notes in computer science, MICCAI (3) 2016 被引用: 185

  20. Scattering Networks for Hybrid Representation Learning

    著者: Edouard Oyallon, Sergey Zagoruyko, Gabriel Huang, Nikos Komodakis, Simon Lacoste-Julien, Matthew B. Blaschko, Eugene Belilovsky - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2018 被引用: 81

  21. Building detection in very high resolution multispectral data with deep learning features

    著者: Maria Vakalopoulou, Konstantinos Karantzalos, Nikos Komodakis, Nikos Paragios - IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2015 被引用: 297

  22. Markov Random Field modeling, inference & learning in computer vision & image understanding: A survey

    著者: Chaohui Wang, Nikos Komodakis, Nikos Paragios - Computer Vision and Image Understanding, Comput. Vis. Image Underst. 2013 被引用: 197

  23. MARE: Self-Supervised Multi-Attention REsu-Net for Semantic Segmentation in Remote Sensing

    著者: Valerio Marsocci, Simone Scardapane, Nikos Komodakis - Remote Sensing, Remote. Sens. 2021 被引用: 30

  24. Dense image registration through MRFs and efficient linear programming

    著者: Ben Glocker, Nikos Komodakis, Georgios Tziritas, Nassir Navab, Nikos Paragios - Medical Image Analysis, Medical Image Anal. 2008 被引用: 431