Marcin Przewiezlikowski

26 papers A* 1A 3Journal 17Unranked 5

Year	Rank	Type	Title / Venue / Authors
2026	J	`jnl`	Adaptive contrastive hierarchical clustering with nodes visualization. Artif. Intell. Rev. Mateusz Pach, Przemyslaw Rola, Michal Znalezniak, Patryk Kaszuba, Marcin Przewiezlikowski, Jacek Tabor, Marek Smieja
2026	J	`jnl`	SpaRRTa: A Synthetic Benchmark for Evaluating Spatial Intelligence in Visual Foundation Models. CoRR Turhan Can Kargin, Wojciech Jasinski, Adam Pardyl, Bartosz Zielinski, Marcin Przewiezlikowski
2025	A*	`conf`	Hypernetwork Approach to Bayesian MAML (Student Abstract). AAAI Piotr Borycki, Piotr Kubacki, Marcin Przewiezlikowski, Tomasz Kusmierczyk, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
2025	J	`jnl`	Hypernetwork approach to rapid NeRF adaptation. Knowl. Based Syst. Pawel Batorski, Dawid Malarz, Marcin Przewiezlikowski, Marcin Mazur, Slawomir Konrad Tadeja, Przemyslaw Spurek
2024	—	`conf`	A Deep Cut Into Split Federated Self-Supervised Learning. ECML/PKDD (2) Marcin Przewiezlikowski, Marcin Osial, Bartosz Zielinski, Marek Smieja
2024	J	`jnl`	A deep cut into Split Federated Self-supervised Learning. CoRR Marcin Przewiezlikowski, Marcin Osial, Bartosz Zielinski, Marek Smieja
2024	A	`conf`	Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning. WACV Filip Szatkowski, Mateusz Pyla, Marcin Przewiezlikowski, Sebastian Cygert, Bartlomiej Twardowski, Tomasz Trzcinski
2024	J	`jnl`	Augmentation-aware self-supervised learning with conditioned projector. Knowl. Based Syst. Marcin Przewiezlikowski, Mateusz Pyla, Bartosz Zielinski, Bartlomiej Twardowski, Jacek Tabor, Marek Smieja
2024	J	`jnl`	Beyond [cls]: Exploring the true potential of Masked Image Modeling representations. CoRR Marcin Przewiezlikowski, Randall Balestriero, Wojciech Jasinski, Marek Smieja, Bartosz Zielinski
2024	J	`jnl`	HyperPlanes: Hypernetwork Approach to Rapid NeRF Adaptation. CoRR Pawel Batorski, Dawid Malarz, Marcin Przewiezlikowski, Marcin Mazur, Slawomir Konrad Tadeja, Przemyslaw Spurek
2024	—	`conf`	RegFlow: Probabilistic Flow-Based Regression for Future Prediction. ACIIDS (Companion 2) Maciej Zieba, Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Jacek Tabor, Tomasz Trzcinski, Przemyslaw Spurek
2023	—	`conf`	Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning. ICCV (Workshops) Filip Szatkowski, Mateusz Pyla, Marcin Przewiezlikowski, Sebastian Cygert, Bartlomiej Twardowski, Tomasz Trzcinski
2023	J	`jnl`	Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning. CoRR Filip Szatkowski, Mateusz Pyla, Marcin Przewiezlikowski, Sebastian Cygert, Bartlomiej Twardowski, Tomasz Trzcinski
2023	J	`jnl`	Augmentation-aware Self-supervised Learning with Guided Projector. CoRR Marcin Przewiezlikowski, Mateusz Pyla, Bartosz Zielinski, Bartlomiej Twardowski, Jacek Tabor, Marek Smieja
2023	A	`conf`	HyperShot: Few-Shot Learning by Kernel HyperNetworks. WACV Marcin Sendera, Marcin Przewiezlikowski, Konrad Karanowski, Maciej Zieba, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
2023	J	`jnl`	The general framework for few-shot learning by kernel HyperNetworks. Mach. Vis. Appl. Marcin Sendera, Marcin Przewiezlikowski, Jan Miksa, Mateusz Rajski, Konrad Karanowski, Maciej Zieba, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
2023	J	`jnl`	Zero time waste in pre-trained early exit neural networks. Neural Networks Bartosz Wójcik, Marcin Przewiezlikowski, Filip Szatkowski, Maciej Wolczyk, Klaudia Balazy, Bartlomiej Krzepkowski, Igor T. Podolak, Jacek Tabor, Marek Smieja, Tomasz Trzcinski
2022	J	`jnl`	HyperMAML: Few-Shot Adaptation of Deep Models with Hypernetworks. CoRR Marcin Przewiezlikowski, P. Przybysz, Jacek Tabor, Maciej Zieba, Przemyslaw Spurek
2022	J	`jnl`	HyperShot: Few-Shot Learning by Kernel HyperNetworks. CoRR Marcin Sendera, Marcin Przewiezlikowski, Konrad Karanowski, Maciej Zieba, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
2022	J	`jnl`	Hypernetwork approach to Bayesian MAML. CoRR Piotr Borycki, Piotr Kubacki, Marcin Przewiezlikowski, Tomasz Kusmierczyk, Jacek Tabor, Przemyslaw Spurek
2022	A	`conf`	MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data. WACV Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski, Jacek Tabor
2021	J	`jnl`	MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data. CoRR Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski, Jacek Tabor
2020	—	`conf`	Estimating Conditional Density of Missing Values Using Deep Gaussian Mixture Model. ICONIP (3) Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski
2020	J	`jnl`	Estimating conditional density of missing values using deep Gaussian mixture model. CoRR Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Lukasz Struski
2020	J	`jnl`	RegFlow: Probabilistic Flow-based Regression for Future Prediction. CoRR Maciej Zieba, Marcin Przewiezlikowski, Marek Smieja, Jacek Tabor, Tomasz Trzcinski, Przemyslaw Spurek
2019	—	`conf`	Support for High-Level Quantum Bayesian Inference. ICCS (5) Marcin Przewiezlikowski, Michal Grabowski, Dariusz Kurzyk, Katarzyna Rycerz