Arturo Deza

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Coautores

Miguel EcksteinProfessor of Psychological and Brain Sciences, University of California, Santa BarbaraDirección de correo verificada de psych.ucsb.edu
Talia KonkleProfessor, Harvard UniversityDirección de correo verificada de fas.harvard.edu
TOMASO POGGIOMcDermott Professor in Brain Sciences, MITDirección de correo verificada de ai.mit.edu
Aditya JonnalagaddaDirección de correo verificada de ucsb.edu
Andrzej Banburski - FaheyPrincipal Researcher, Microsoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Devi ParikhPreviously: FAIR and GenAI @ Meta. Georgia TechDirección de correo verificada de gatech.edu
Yi-Chia ChenUniversity of California, Los AngelesDirección de correo verificada de g.ucla.edu
Amit SuranaUnited Technolgies Research CenterDirección de correo verificada de utrc.utc.com
Grant TaylorUniversity of Central FloridaDirección de correo verificada de ist.ucf.edu
Qianli LiaoMITDirección de correo verificada de mit.edu
Anne HarringtonMITDirección de correo verificada de mit.edu
Daniel JaniniPostdoctoral Fellow, Freie Universität BerlinDirección de correo verificada de zedat.fu-berlin.de
Christopher HamblinGraduate Student, Harvard UniversityDirección de correo verificada de fas.harvard.edu
Jeffrey R. PetersUnited Technologies Research CenterDirección de correo verificada de utrc.utc.com
Bria LongPostdoctoral Fellow, Stanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Colin ConwellHarvard UniversityDirección de correo verificada de g.harvard.edu
Binxu WangKempner Institute, Harvard Medical SchoolDirección de correo verificada de hms.harvard.edu
Andrei BarbuMIT, CSAILDirección de correo verificada de 0xab.com
David MayoMIT, Google DeepMindDirección de correo verificada de google.com
William BerriosContextual AIDirección de correo verificada de contextual.ai

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Arturo Deza

Assistant Professor in Computer Science at UTEC || Co-Founder & CEO of Artificio

Dirección de correo verificada de utec.edu.pe - Página principal

Hybrid Perceptual Systems Vision Psychophysics Representation Learning Robotics


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Understanding image virality A Deza, D Parikh Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern …, 2015	134	2015
Emergent Properties of Foveated Perceptual Systems A Deza, T Konkle ArXiv, 2020	55	2020
Towards Metamerism via Foveated Style Transfer A Deza, A Jonnalagadda, M Eckstein International Conference on Learning Representations (ICLR), 2019	36	2019
Can Peripheral Representations Improve Clutter Metrics on Complex Scenes? A Deza, MP Eckstein Advances in Neural Information Processing Systems, 2016, 2847--2855, 2016	21	2016
Finding Biological Plausibility for Adversarially Robust Features via Metameric Tasks A Harrington, A Deza International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022	18	2022
General object-based features account for letter perception D Janini, C Hamblin, A Deza, T Konkle PLoS computational biology 18 (9), e1010522, 2022	17	2022
How big should this object be? Perceptual influences on viewing-size preferences YC Chen, A Deza, T Konkle Cognition 225, 105114, 2022	14	2022
Attention Allocation Aid for Visual Search A Deza, JR Peters, GS Taylor, A Surana, MP Eckstein CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2017	14	2017
On the use of Cortical Magnification and Saccades as Biological Proxies for Data Augmentation B Wang, D Mayo, A Deza, A Barbu, C Conwell SVRHM 2021 Workshop @ NeurIPS, 2021	13	2021
Accelerated Texforms: Alternative Methods for Generating Unrecognizable ObjectImages with Preserved Mid-Level Features A Deza, YC Chen, B Long, T Konkle Cognitive Computational Neuroscience (CCN), 2019	13	2019
Joint rotational invariance and adversarial training of a dual-stream Transformer yields state of the art Brain-Score for Area V4 W Berrios, A Deza BrainScore Workshop at COSYNE, 2022	12	2022
Hierarchically compositional tasks and deep convolutional networks A Deza, Q Liao, A Banburski, T Poggio arXiv preprint arXiv:2006.13915, 2020	10	2020
Evaluating the adversarial robustness of a foveated texture transform module in a cnn JM Gant, A Banburski, A Deza SVRHM 2021 Workshop@ NeurIPS, 2021	9	2021
Assessment of Faster R-CNN in Man-Machine collaborative search A Deza, A Surana, M Eckstein IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019	8	2019
CUDA-Optimized real-time rendering of a Foveated Visual System E Malkin, A Deza, T Poggio SVRHM 2020 Workshop@ NeurIPS, 2020	6	2020
Foveation induces robustness to scene occlusion in deep neural networks A Deza, T Konkle Journal of Vision 20 (11), 442-442, 2020	3	2020
Hierarchically local tasks and deep convolutional networks A Deza, Q Liao, A Banburski, T Poggio Center for Brains, Minds and Machines (CBMM), 2020	3	2020
Quantifying Adversarial Sensitivity of a Model as a Function of the Image Distribution O Kunhardt, A Deza, T Poggio Journal of Vision 21 (9), 2841-2841, 2021	2*	2021
What matters in branch specialization? using a toy task to make predictions C Li, A Deza SVRHM 2021 Workshop@ NeurIPS, 2021	2	2021
Piranhas Toolkit: Peripheral Architectures for Natural, Hybrid and Artificial Systems A Deza, E Akbas, MP Eckstein GitHub, 2016	2	2016

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