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Vladlen Koltun

2000–2026 年に発表

221
論文数
61,622
被引用数
101
h 指数
186
i10 指数

被引用数

Vladlen Koltun の年別被引用数1963 年: 被引用 2 件1967 年: 被引用 2 件1975 年: 被引用 3 件1976 年: 被引用 2 件1979 年: 被引用 1 件1985 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 3 件2001 年: 被引用 14 件2002 年: 被引用 14 件2003 年: 被引用 39 件2004 年: 被引用 26 件2005 年: 被引用 30 件2006 年: 被引用 22 件2007 年: 被引用 41 件2008 年: 被引用 35 件2009 年: 被引用 29 件2010 年: 被引用 39 件2011 年: 被引用 63 件2012 年: 被引用 145 件2013 年: 被引用 248 件2014 年: 被引用 344 件2015 年: 被引用 488 件2016 年: 被引用 778 件2017 年: 被引用 1,172 件2018 年: 被引用 1,845 件2019 年: 被引用 2,906 件2020 年: 被引用 3,923 件2021 年: 被引用 4,775 件2022 年: 被引用 4,350 件2023 年: 被引用 4,894 件2024 年: 被引用 5,330 件2025 年: 被引用 4,687 件2026 年: 被引用 1,433 件2027 年: 被引用 3 件1964〜1966 年は被引用が無いため表示していません1968〜1974 年は被引用が無いため表示していません1977〜1978 年は被引用が無いため表示していません1980〜1984 年は被引用が無いため表示していません1986 年は被引用が無いため表示していません1988〜1989 年は被引用が無いため表示していません1991〜1998 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 11,318 件、この内訳の 29.4%アメリカ合衆国: 引用元論文 7,480 件、この内訳の 19.5%ドイツ: 引用元論文 2,131 件、この内訳の 5.5%イギリス: 引用元論文 2,079 件、この内訳の 5.4%香港: 引用元論文 1,274 件、この内訳の 3.3%カナダ: 引用元論文 1,272 件、この内訳の 3.3%韓国: 引用元論文 1,213 件、この内訳の 3.2%オーストラリア: 引用元論文 1,068 件、この内訳の 2.8%スイス: 引用元論文 985 件、この内訳の 2.6%フランス: 引用元論文 950 件、この内訳の 2.5%日本: 引用元論文 903 件、この内訳の 2.3%シンガポール: 引用元論文 773 件、この内訳の 2%
0%29.4%その他 18.2%

機関

分野

  • Computer Science55%
  • Engineering32.3%
  • Medicine2.2%
  • Environmental Science1.8%
  • Earth and Planetary Sciences1.7%
  • Physics and Astronomy1.4%
  • その他5.6%

トピック

  • Advanced Vision and Imaging6.3%
  • Robotics and Sensor-Based Localization6%
  • Advanced Neural Network Applications4.8%
  • 3D Shape Modeling and Analysis3.6%
  • Advanced Image and Video Retrieval Techniques3.6%
  • 3D Surveying and Cultural Heritage2.9%
  • その他72.8%

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  1. An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

    著者: Shaojie Bai, J. Zico Kolter, Vladlen Koltun - arXiv (Cornell University), CoRR 2018 被引用: 4,345

  2. Towards Robust Monocular Depth Estimation: Mixing Datasets for Zero-Shot Cross-Dataset Transfer

    著者: René Ranftl, Katrin Lasinger, David Hafner, Konrad Schindler, Vladlen Koltun - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2020 被引用: 1,383

  3. Tanks and temples: benchmarking large-scale scene reconstruction

    著者: Arno Knapitsch, Jaesik Park, Qian-Yi Zhou, Vladlen Koltun - ACM Transactions on Graphics, ACM Trans. Graph. 2017 被引用: 1,553

  4. Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing

    著者: Qian-Yi Zhou, Jaesik Park, Vladlen Koltun - arXiv (Cornell University), CoRR 2018 被引用: 1,288

  5. Direct Sparse Odometry

    著者: Jakob J. Engel, Vladlen Koltun, Daniel Cremers - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2017 被引用: 2,917

  6. Learning Quadrupedal Locomotion over Challenging Terrain

    著者: Joonho Lee, Jemin Hwangbo, Lorenz Wellhausen, Vladlen Koltun, Marco Hutter - Science Robotics, Sci. Robotics 2020 被引用: 1,026

  7. NeRF++: Analyzing and Improving Neural Radiance Fields

    著者: Kai Zhang, Gernot Riegler, Noah Snavely, Vladlen Koltun - arXiv (Cornell University), CoRR 2020 被引用: 926

  8. Learning robust perceptive locomotion for quadrupedal robots in the wild

    著者: Takahiro Miki, Joonho Lee, Jemin Hwangbo, Lorenz Wellhausen, Vladlen Koltun, Marco Hutter - Science Robotics, Sci. Robotics 2022 被引用: 733

  9. Learning agile and dynamic motor skills for legged robots

    著者: Jemin Hwangbo, Joonho Lee, Alexey Dosovitskiy, Dario Bellicoso, Vassilios Tsounis, Vladlen Koltun, Marco Hutter - Science Robotics, Sci. Robotics 2019 被引用: 1,404

  10. Champion-level drone racing using deep reinforcement learning

    著者: Elia Kaufmann, Leonard Bauersfeld, Antonio Loquercio, Matthias Müller, Vladlen Koltun, Davide Scaramuzza - Nature, Nat. 2023 被引用: 661

  11. Playing for Data: Ground Truth from Computer Games

    著者: Stephan R. Richter, Vibhav Vineet, Stefan Roth, Vladlen Koltun - Lecture notes in computer science, ECCV (2) 2016 被引用: 1,887

  12. Learning to See in the Dark

    著者: Chen Chen, Qifeng Chen, Jia Xu, Vladlen Koltun - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018 被引用: 1,319

  13. Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

    著者: Fisher Yu, Vladlen Koltun - ICLR (Poster) 2016 被引用: 2,260

  14. On Evaluation of Embodied Navigation Agents

    著者: Peter Anderson, Angel X. Chang, Devendra Singh Chaplot, Alexey Dosovitskiy, Saurabh Gupta, Vladlen Koltun, Jana Kosecka, Jitendra Malik, Roozbeh Mottaghi, Manolis Savva, Amir R. Zamir - arXiv (Cornell University), CoRR 2018 被引用: 753

  15. Language-driven Semantic Segmentation

    著者: Boyi Li, Kilian Q. Weinberger, Serge J. Belongie, Vladlen Koltun, René Ranftl - ICLR 2022 被引用: 928

  16. Fully Convolutional Geometric Features

    著者: Christopher B. Choy, Jaesik Park, Vladlen Koltun - IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019 被引用: 738

  17. Fast Global Registration

    著者: Qian-Yi Zhou, Jaesik Park, Vladlen Koltun - Lecture notes in computer science, ECCV (2) 2016 被引用: 1,022

  18. Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second

    著者: Aleksei Bochkovskii, Amaël Delaunoy, Hugo Germain, Marcel Santos, Yichao Zhou, Stephan R. Richter, Vladlen Koltun - ICLR 2025 被引用: 520

  19. Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials

    著者: Philipp Krähenbühl, Vladlen Koltun - NIPS 2011 被引用: 3,724

  20. Learning High-Speed Flight in the Wild

    著者: Antonio Loquercio, Elia Kaufmann, René Ranftl, Matthias Müller, Vladlen Koltun, Davide Scaramuzza - Science Robotics, Sci. Robotics 2021 被引用: 317

  21. Reaching the limit in autonomous racing: Optimal control versus reinforcement learning

    著者: Yunlong Song, Angel Romero, Matthias Müller, Vladlen Koltun, Davide Scaramuzza - Science Robotics, Sci. Robotics 2023 被引用: 195

  22. Seeing Motion in the Dark

    著者: Chen Chen, Qifeng Chen, Minh N. Do, Vladlen Koltun - IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019 被引用: 266

  23. Events-To-Video: Bringing Modern Computer Vision to Event Cameras

    著者: Henri Rebecq, René Ranftl, Vladlen Koltun, Davide Scaramuzza - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019 被引用: 386

  24. What Do Single-View 3D Reconstruction Networks Learn?

    著者: Maxim Tatarchenko, Stephan R. Richter, René Ranftl, Zhuwen Li, Vladlen Koltun, Thomas Brox - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019 被引用: 451