Tolga Birdal

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Coautores

Leonidas GuibasProfessor of Computer Science, Stanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Slobodan IlicSenior Key Expert Research Scientist, Siemens AG and Adjunct Professor at TUMDirección de correo verificada de in.tum.de
Haowen DengTechnical University of MunichDirección de correo verificada de tum.de
Federico TombariGoogle, TU MunichDirección de correo verificada de in.tum.de
Zan GojcicSenior Research Scientist, NVIDIADirección de correo verificada de ethz.ch
Nassir NavabProfessor of Computer Science, Technische Universität MünchenDirección de correo verificada de cs.tum.edu
Umut SimsekliINRIA - École Normale SupérieureDirección de correo verificada de inria.fr
Srinath SridharAssistant Professor of Computer Science, Brown UniversityDirección de correo verificada de brown.edu
Benjamin BusamTechnische Universität MünchenDirección de correo verificada de in.tum.de
Minhyuk SungKAISTDirección de correo verificada de kaist.ac.kr
Or LitanyTechnion, NVIDIADirección de correo verificada de nvidia.com
Jan Dirk WegnerProfessor at University of ZurichDirección de correo verificada de uzh.ch
Mikaela Angelina UyStanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Jan Eric LenssenMax Planck Institute for Informatics; Kumo.aiDirección de correo verificada de mpi-inf.mpg.de
Christian RupprechtUniversity of OxfordDirección de correo verificada de robots.ox.ac.uk
Fabian ManhardtGoogleDirección de correo verificada de tum.de
Jingwei HuangPrincipal Research Scientist, TencentDirección de correo verificada de tencent.com
Peter SturmInriaDirección de correo verificada de inria.fr
Christian TheobaltProfessor, Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus, Saarland UniversityDirección de correo verificada de mpi-inf.mpg.de
Adrian HaarbachTechnische Universität München & Siemens AGDirección de correo verificada de tum.de

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3D computer vision machine learning geometry


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Ppfnet: Global context aware local features for robust 3d point matching H Deng, T Birdal, S Ilic Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern …, 2018	728	2018
PPF-FoldNet: Unsupervised Learning of Rotation Invariant 3D Local Descriptors H Deng, T Birdal, S Ilic Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 602-618, 2018	462	2018
3D point capsule networks Y Zhao, T Birdal, H Deng, F Tombari Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern …, 2019	443	2019
Humor: 3d human motion model for robust pose estimation D Rempe, T Birdal, A Hertzmann, J Yang, S Sridhar, LJ Guibas Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision …, 2021	325	2021
Learning multiview 3d point cloud registration Z Gojcic, C Zhou, JD Wegner, LJ Guibas, T Birdal Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern …, 2020	215	2020
Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimation Revisited T Birdal, S Ilic 3D Vision, 527-535, 2015	156	2015
3D Local Features for Direct Pairwise Registration H Deng, T Birdal, S Ilic Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019	139	2019
Explaining the Ambiguity of Object Detection and 6D Pose from Visual Data F Manhardt, DM Arroyo, C Rupprecht, B Busam, T Birdal, N Navab, ... Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2019	131	2019
Weakly supervised learning of rigid 3D scene flow Z Gojcic, O Litany, A Wieser, LJ Guibas, T Birdal Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern …, 2021	112	2021
Quaternion equivariant capsule networks for 3d point clouds Y Zhao, T Birdal, JE Lenssen, E Menegatti, L Guibas, F Tombari European conference on computer vision, 1-19, 2020	107	2020
Caspr: Learning canonical spatiotemporal point cloud representations D Rempe, T Birdal, Y Zhao, Z Gojcic, S Sridhar, LJ Guibas Advances in neural information processing systems 33, 13688-13701, 2020	77	2020
Intrinsic dimension, persistent homology and generalization in neural networks T Birdal, A Lou, LJ Guibas, U Simsekli Advances in Neural Information Processing Systems 34, 6776-6789, 2021	67	2021
Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data M Hajij, G Zamzmi, T Papamarkou, N Miolane, A Guzmán-Sáenz, ... arXiv preprint arXiv:2206.00606, 2023	64*	2023
Point2cyl: Reverse engineering 3d objects from point clouds to extrusion cylinders MA Uy, YY Chang, M Sung, P Goel, JG Lambourne, T Birdal, LJ Guibas Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern …, 2022	59	2022
Deep bingham networks: Dealing with uncertainty and ambiguity in pose estimation H Deng, M Bui, N Navab, L Guibas, S Ilic, T Birdal International Journal of Computer Vision 130 (7), 1627-1654, 2022	56	2022
MultiBodySync: Multi-Body Segmentation and Motion Estimation via 3D Scan Synchronization J Huang, H Wang, T Birdal, M Sung, F Arrigoni, SM Hu, L Guibas arXiv preprint arXiv:2101.06605, 2021	56	2021
Survey of Higher Order Rigid Body Motion Interpolation Methods for Keyframe Animation and Continuous-Time Trajectory Estimation A Haarbach, T Birdal, S Ilic International Conference on 3D Vision, 381--389, 2018	54	2018
Deformation-aware 3d model embedding and retrieval MA Uy, J Huang, M Sung, T Birdal, L Guibas Computer Vision–ECCV 2020: 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23 …, 2020	47	2020
Quantum permutation synchronization T Birdal, V Golyanik, C Theobalt, LJ Guibas Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern …, 2021	46	2021
Bayesian pose graph optimization via bingham distributions and tempered geodesic mcmc T Birdal, U Şimşekli, MO Eken, S Ilic Advances in Neural Information Processing Systems 31 31, 308--319, 2018	42	2018

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