A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | N | Affiliation | Authors | Title | |||||||||||||||||||
2 | 9:30 | Breakfast with coffee | |||||||||||||||||||||
3 | 10:00 | Welcome | |||||||||||||||||||||
4 | 10:10 | MIT Media Lab | Achuta Kadambi, Vage Taamazyan, Boxin Shi, and Ramesh Raskar | Polarized 3D: High-Quality Depth Sensing with Polarization Cues | |||||||||||||||||||
5 | 10:25 | UMass Amherst | Tsung-Yu, Aruni RoyChowdhury, Subhransu Maji | Bilinear CNN Models for Fine-Grained Visual Recognition | |||||||||||||||||||
6 | 10:40 | Dartmouth, Facebook | Du Tran, Lubomir Bourdev, Rob Fergus, Lorenzo Torresani, Manohar Paluri | Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks | |||||||||||||||||||
7 | 10:55 | MIT, Harvard | Katherine L. Bouman, Michael D. Johnson, Daniel Zoran, Vincent L. Fish, Andrew A. Chael, Sheperd S. Doeleman, William T. Freeman | High Resolution Celestial Imaging: An Algorithm and Dataset for VLBI Image Reconstruction | |||||||||||||||||||
8 | 11:10 | MIT | Jiajun Wu, Ilker Yildirim, Joseph J. Lim, William T. Freeman, Joshua B. Tenenbaum | Galileo: Perceiving Physical Object Properties by Integrating a Physics Engine with Deep Learning | |||||||||||||||||||
9 | 11:25 | Brown | Zhile Ren, Erik B. Sudderth | Three-Dimensional Object Detection using Clouds of Oriented Gradients | |||||||||||||||||||
10 | 11:50 | Lunch at blue wall | |||||||||||||||||||||
11 | 13:00 | Poster session with coffee | |||||||||||||||||||||
12 | 15:00 | Harvard,MIT,Weizman, UCI | Ioannis Gkioulekas, Kavita Bala, Frédo Durand, Anat Levin, Shuant Zhao, Todd Zickler | Computational Imaging for Inverse Scattering | |||||||||||||||||||
13 | 15:15 | UMass Lowell | Xingchao Peng, Baochen Sun, Karim Ali, Kate Saenko | Learning Deep Object Detectors from 3D Models | |||||||||||||||||||
14 | 15:30 | NE | Sheng Li, Kang Li, Yun Fu | Temporal Subspace Clustering for Human Motion Segmentation | |||||||||||||||||||
15 | 15:45 | UMass Amherst | Hang Su, Subhransu Maji, Evangelos Kalogerakis, Erik Learned-Miller, | Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition | |||||||||||||||||||
16 | 16:00 | Dartmouth, Google | Loris Bazzani, Alessandro Bergamo, Dragomir Anguelov, Lorenzo Torresani | Self-Taught Object Localization with Deep Networks | |||||||||||||||||||
17 | 16:15 | MIT, Berkeley | Andrew Owens, Phillip Isola, Josh McDermott, Antonio Torralba, Edward Adelson, William Freeman | Visually Indicated Sounds | |||||||||||||||||||
18 | 16:30 | Northeastern | Yu Kong, Yun Fu | Bilinear Heterogeneous Information Machine for RGB-D Action Recognition | |||||||||||||||||||
19 | 16:45 | UMass Lowell | Huijuan Xu, Kate Saenko | Video Description Generation | |||||||||||||||||||
20 | |||||||||||||||||||||||
21 | List of posters (excluding the talks) | ||||||||||||||||||||||
22 | Brown, Oxford | Sobhan Naderi, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman, Pedro Felzenszwalb | Automatic Discovery and Optimization of Parts for Image Classification | ||||||||||||||||||||
23 | Harvard, Un. of Florida | Emma Alexander, Sanjeev Koppal, Todd Zickler | Depth and Velocity from an Aperture Code and Motion | ||||||||||||||||||||
24 | Lowell, Berkeley | Baochen Sun, Jiashi Feng, Kate Saenko | Return of Frustratingly Easy Domain Adaptation | ||||||||||||||||||||
25 | MIT | Oren Freifeld, Søren Hauberg, Kayhan Batmanghelich, John W. Fisher | Highly-Expressive Spaces of Well-Behaved Transformations: Keeping It Simple | ||||||||||||||||||||
26 | MIT (AI) | Tianfan Xue*, Jiajun Wu*, Joseph J. Lim, Antonio Torralba, William T. Freeman | 3D Structure Prediction using Convolutional Neural Network | ||||||||||||||||||||
27 | MIT Media Lab | Guy Satat, Barmak Heshmat, Dan Raviv, Ramesh Raskar | Imaging Through Thick Turbid Medium Using Time-Resolved Measurement | ||||||||||||||||||||
28 | MIT Media Lab | Nikhil Naik | Visual Urban Computing: Social Science of Cities at an Unprecedented Scale using Big Visual Data | ||||||||||||||||||||
29 | MIT Media Lab | Tristan Swedish, George Leifman, Karin Roesch, Devesh Jain, Ramesh Raskar | Automated System for Self Assessment of Disease in the Retina | ||||||||||||||||||||
30 | MIT Media Lab | Ayush Bhandari, Aurélien Bourquard and Ramesh Raskar | Time-Resolved Image Demixing via ToF Sensors | ||||||||||||||||||||
31 | MIT, Intel, CINVESTAV | George Leifman, Tristan Swedish, Karin Roesch, Dmitry Rudoy, Eduardo Bayro Corrochano, Ramesh Raskar | DAViS: Depth-Aware Video Saliency | ||||||||||||||||||||
32 | MIT, Maryland | Carl Vondrick, Hamed Pirsiavash, Aude Oliva, Antonio Torralba | Learning Visual Biases from Human Imagination | ||||||||||||||||||||
33 | Northeastern | Ming Shao, Yun Fu | Generalized Transfer Subspace Learning through Low-rank Constraint | ||||||||||||||||||||
34 | Northeastern | Chengcheng Jia, Yun Fu | Latent Tensor Transfer Learning for RGB-D Action Recognition | ||||||||||||||||||||
35 | Northeastern | Handong Zhao, Yun Fu | Part-Level Regularized Semi-Nonnegative Coding for Image Representatiion | ||||||||||||||||||||
36 | Northeastern | Shuyang Wang, Yun Fu | Locality-Constrained Discriminative Learning and Coding | ||||||||||||||||||||
37 | Northeastern | Zhengming Ding, Yun Fu | Collective Low-Rank Subspace for Multi-view Learning | ||||||||||||||||||||
38 | Northeastern | Hongfu Liu, Yun Fu | Spectral Ensemble Clustering | ||||||||||||||||||||
39 | UMass Amherst | Pia Bideau, Erik Learned-Miller | Seeing the Invisible: Motion Segmentation of Camouflaged Animals | ||||||||||||||||||||
40 | UMass Amherst | Li Yang Ku, Mitchell Hebert, Erik Learned-Miller, and Rod Grupen | Modeling Objects to Support Manipulation Based on Memory and Observation | ||||||||||||||||||||
41 | UMass Amherst | Zhaoliang Lun, Evangelos Kalogerakis, Alla Sheffer, Rui Wang | Learning Shape Style Similarity | ||||||||||||||||||||
42 | |||||||||||||||||||||||
43 | |||||||||||||||||||||||
44 | |||||||||||||||||||||||
45 | |||||||||||||||||||||||
46 | |||||||||||||||||||||||
47 | |||||||||||||||||||||||
48 | |||||||||||||||||||||||
49 | |||||||||||||||||||||||
50 | |||||||||||||||||||||||
51 | |||||||||||||||||||||||
52 | |||||||||||||||||||||||
53 | |||||||||||||||||||||||
54 | |||||||||||||||||||||||
55 | |||||||||||||||||||||||
56 | |||||||||||||||||||||||
57 | |||||||||||||||||||||||
58 | |||||||||||||||||||||||
59 | |||||||||||||||||||||||
60 | |||||||||||||||||||||||
61 | |||||||||||||||||||||||
62 | |||||||||||||||||||||||
63 | |||||||||||||||||||||||
64 | |||||||||||||||||||||||
65 | |||||||||||||||||||||||
66 | |||||||||||||||||||||||
67 | |||||||||||||||||||||||
68 | |||||||||||||||||||||||
69 | |||||||||||||||||||||||
70 | |||||||||||||||||||||||
71 | |||||||||||||||||||||||
72 | |||||||||||||||||||||||
73 | |||||||||||||||||||||||
74 | |||||||||||||||||||||||
75 | |||||||||||||||||||||||
76 | |||||||||||||||||||||||
77 | |||||||||||||||||||||||
78 | |||||||||||||||||||||||
79 | |||||||||||||||||||||||
80 | |||||||||||||||||||||||
81 | |||||||||||||||||||||||
82 | |||||||||||||||||||||||
83 | |||||||||||||||||||||||
84 | |||||||||||||||||||||||
85 | |||||||||||||||||||||||
86 | |||||||||||||||||||||||
87 | |||||||||||||||||||||||
88 | |||||||||||||||||||||||
89 | |||||||||||||||||||||||
90 | |||||||||||||||||||||||
91 | |||||||||||||||||||||||
92 | |||||||||||||||||||||||
93 | |||||||||||||||||||||||
94 | |||||||||||||||||||||||
95 | |||||||||||||||||||||||
96 | |||||||||||||||||||||||
97 | |||||||||||||||||||||||
98 | |||||||||||||||||||||||
99 | |||||||||||||||||||||||
100 |