Search Results - Timofte, Radu
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MuDreamer: Learning Predictive World Models without Reconstruction Autoría: Burchi, Maxime, Timofte, Radu
Published 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Learning Transformer-based World Models with Contrastive Predictive Coding Autoría: Burchi, Maxime, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Learned Lightweight Smartphone ISP with Unpaired Data Autoría: Arhire, Andrei, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Higher fidelity perceptual image and video compression with a latent conditioned residual denoising diffusion model Autoría: Brenig, Jonas, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Practical Manipulation Model for Robust Deepfake Detection Autoría: Hopf, Benedikt, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Accurate and Efficient World Modeling with Masked Latent Transformers Autoría: Burchi, Maxime, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Babel-ImageNet: Massively Multilingual Evaluation of Vision-and-Language Representations Autoría: Geigle, Gregor, Timofte, Radu, Glavaš, Goran
Published 2023Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Virtually Enriched NYU Depth V2 Dataset for Monocular Depth Estimation: Do We Need Artificial Augmentation? Autoría: Ignatov, Dmitry, Ignatov, Andrey, Timofte, Radu
Published 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Does Object Grounding Really Reduce Hallucination of Large Vision-Language Models? Autoría: Geigle, Gregor, Timofte, Radu, Glavaš, Goran
Published 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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African or European Swallow? Benchmarking Large Vision-Language Models for Fine-Grained Object Classification Autoría: Geigle, Gregor, Timofte, Radu, Glavaš, Goran
Published 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Enhanced Super-Resolution Training via Mimicked Alignment for Real-World Scenes Autoría: Elezabi, Omar, Wu, Zongwei, Timofte, Radu
Published 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
12
AdaptSR: Low-Rank Adaptation for Efficient and Scalable Real-World Super-Resolution Autoría: Korkmaz, Cansu, Mehta, Nancy, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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AugmentGest: Can Random Data Cropping Augmentation Boost Gesture Recognition Performance? Autoría: Aboudeshish, Nada, Ignatov, Dmitry, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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The Return of Structural Handwritten Mathematical Expression Recognition Autoría: Seitz, Jakob, Lengfeld, Tobias, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
15
Cat: Post-Training Quantization Error Reduction via Cluster-based Affine Transformation Autoría: Zoljodi, Ali, Timofte, Radu, Daneshtalab, Masoud
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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UAIC_Twin_Width: An Exact yet Efficient Twin-Width Algorithm Autoría: Arhire, Andrei, Chiriac, Matei, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
17
Preparation of Fractal-Inspired Computational Architectures for Advanced Large Language Model Analysis Autoría: Mittal, Yash, Ignatov, Dmitry, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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A Retrieval-Augmented Generation Approach to Extracting Algorithmic Logic from Neural Networks Autoría: Khalid, Waleed, Ignatov, Dmitry, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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LLM as a Neural Architect: Controlled Generation of Image Captioning Models Under Strict API Contracts Autoría: Jesani, Krunal, Ignatov, Dmitry, Timofte, Radu
Published 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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From Memorization to Creativity: LLM as a Designer of Novel Neural Architectures Autoría: Khalid, Waleed, Ignatov, Dmitry, Timofte, Radu
Published 2026Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso