Xiaobo Xia

Citat de

	Toate	Din 2019
Referințe bibliografice	2030	2030
h-index	19	19
i10-index	25	25

820

410

205

615

2020202120222023202450 189 330 640 818

Acces public

Afișați-le pe toate

21 de articole

1 articol

disponibile

indisponibile

Pe baza cerințelor privind finanțarea

Coautori

Tongliang LiuDirector, Sydney AI Centre, University of Sydney & Mohamed bin Zayed University of AIAdresă de e-mail confirmată pe sydney.edu.au
Bo HanHKBU / RIKENAdresă de e-mail confirmată pe comp.hkbu.edu.hk
Nannan WangProfessor, Xidian UniversityAdresă de e-mail confirmată pe xidian.edu.cn
Mingming GongUniversity of Melbourne & Mohamed bin Zayed University of Artificial IntelligenceAdresă de e-mail confirmată pe unimelb.edu.au
Gang NiuRIKEN Center for Advanced Intelligence ProjectAdresă de e-mail confirmată pe riken.jp
Masashi SugiyamaDirector, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project / Professor, The University of TokyoAdresă de e-mail confirmată pe k.u-tokyo.ac.jp
Shikun LiInstitute of Information Engineering, Chinese Academy of SciencesAdresă de e-mail confirmată pe mails.ucas.ac.cn
Jiale LiuPenn State UniversityAdresă de e-mail confirmată pe psu.edu
Yunshui LiShenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of SciencesAdresă de e-mail confirmată pe siat.ac.cn
Jiankang DengImperial College LondonAdresă de e-mail confirmată pe imperial.ac.uk
Yewen LiNangyang Technological UniversityAdresă de e-mail confirmată pe e.ntu.edu.sg
Dacheng TaoNanyang Technological UniversityAdresă de e-mail confirmată pe ntu.edu.sg
Zhuo HuangThe University of SydneyAdresă de e-mail confirmată pe uni.sydney.edu.au
Shaokun ZhangThe Pennsylvania State UniversityAdresă de e-mail confirmată pe psu.edu
Zhaoqing Wang (Derrick)Ph.D., Sydney AI Centre, University of SydneyAdresă de e-mail confirmată pe uni.sydney.edu.au
Jiangchao YaoShanghai Jiao Tong UniversityAdresă de e-mail confirmată pe sjtu.edu.cn
Hongxin WeiSouthern University of Science and Technology (SUSTech)Adresă de e-mail confirmată pe sustech.edu.cn
Zhen FangAAII,University of Technology SydneyAdresă de e-mail confirmată pe uts.edu.au
Shuo YangThe University of Hong KongAdresă de e-mail confirmată pe hku.hk

Urmăriți

Xiaobo Xia

The University of Sydney

Adresă de e-mail confirmată pe uni.sydney.edu.au - Pagina de pornire

Data-Centric AI Efficient Machine Learning AI4Science


Titlu Sortați după descrierea bibliografică Sortați după an Sortați după titlu	Citat de Citat de	Anul
Are anchor points really indispensable in label-noise learning? X Xia, T Liu, N Wang, B Han, C Gong, G Niu, M Sugiyama NeurIPS 2019, 2019	391	2019
Part-dependent label noise: Towards instance-dependent label noise X Xia, T Liu, B Han, N Wang, M Gong, H Liu, G Niu, D Tao, M Sugiyama NeurIPS 2020 (spotlight), 2020	295	2020
Robust early-learning: Hindering the memorization of noisy labels X Xia, T Liu, B Han, C Gong, N Wang, Z Ge, Y Chang ICLR 2021, 2021	290	2021
Selective-supervised contrastive learning with noisy labels S Li, X Xia, S Ge, T Liu CVPR 2022, 2022	217	2022
Sample selection with uncertainty of losses for learning with noisy labels X Xia, T Liu, B Han, M Gong, J Yu, G Niu, M Sugiyama ICLR 2022, 2022	133	2022
Class2Simi: A noise reduction perspective on learning with noisy labels S Wu, X Xia, T Liu, B Han, M Gong, N Wang, H Liu, G Niu ICML 2021, 2021	74	2021
Moderate coreset: A universal method of data selection for real-world data-efficient deep learning X Xia, J Liu, J Yu, X Shen, B Han, T Liu ICLR 2023, 2023	64	2023
Estimating noise transition matrix with label correlations for noisy multi-label learning S Li, X Xia, H Zhang, Y Zhan, S Ge, T Liu NeurIPS 2022 (spotlight), 2022	60	2022
Extended T: Learning with mixed closed-set and open-set noisy labels X Xia, B Han, N Wang, J Deng, J Li, Y Mao, T Liu TPAMI 2023, 2023	58	2023
Learning lightweight super-resolution networks with weight pruning X Jiang, N Wang, J Xin, X Xia, X Yang, X Gao Neural Network 2021, 2021	56	2021
HumanMAC: Masked motion completion for human motion prediction L Chen, J Zhang, Y Li, Y Pang, X Xia, T Liu ICCV 2023, 2023	45	2023
Harnessing out-of-distribution examples via augmenting content and style Z Huang, X Xia, L Shen, B Han, M Gong, C Gong, T Liu ICLR 2023, 2023	45	2023
Objects in semantic topology S Yang, P Sun, Y Jiang, X Xia, R Zhang, Z Yuan, C Wang, P Luo, M Xu ICLR 2022, 2022	38	2022
Combating noisy labels with sample selection by mining high-discrepancy examples X Xia, B Han, Y Zhan, J Yu, M Gong, C Gong, T Liu ICCV 2023, 2023	27	2023
Robust generalization against photon-limited corruptions via worst-case sharpness minimization Z Huang, M Zhu, X Xia, L Shen, J Yu, C Gong, B Han, B Du, T Liu CVPR 2023, 2023	26	2023
One shot learning as instruction data prospector for large language models Y Li, B Hui, X Xia, J Yang, M Yang, L Zhang, S Si, J Liu, T Liu, F Huang, ... ACL 2024, 2024	25*	2024
A holistic view of label noise transition matrix in deep learning and beyond LIN Yong, R Pi, W Zhang, X Xia, J Gao, X Zhou, T Liu, B Han ICLR 2023, 2023	21*	2023
Out-of-distribution detection with an adaptive likelihood ratio on informative hierarchical vae Y Li, C Wang, X Xia, T Liu, X Miao, B An NeurIPS 2022, 2022	21	2022
IDEAL: Influence-driven selective annotations empower in-context learners in large language models S Zhang, X Xia, Z Wang, L Chen, J Liu, Q Wu, T Liu ICLR 2024, 2024	19	2024
LR-SVM+: Learning using privileged information with noisy labels Z Wu, X Xia, R Wang, J Li, J Yu, Y Mao, T Liu TMM 2021, 2021	15	2021

Sistemul nu poate realiza operația în acest moment. Încercați din nou mai târziu.

Articole 1–20

Referințe bibliografice pe an

Citate duplicat

Citate fuzionate

Adăugați coautoriCoautori

Urmăriți

Citat de

Coautori