Najważniejsze publikacje
- Dawid Rymarczyk, Łukasz Struski, Michał Górszczak, Koryna Lewandowska, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński, Interpretable Image Classification with Differentiable Prototypes Assignment, European Conference on Computer Vision [ECCV](MAIN) Lecture Notes in Computer Science 13672 (2022), 351-368
- Dawid Rymarczyk, Łukasz Struski, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński, ProtoPShare: Prototypical Parts Sharing for Similarity Discovery in Interpretable Image Classification, ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining [KDD](MAIN) 9781450383325 (2021), 1420-1430
- Adriana Borowa, Dawid Rymarczyk, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński, Kernel Self-Attention for Weakly-supervised Image Classification using Deep Multiple Instance Learning, IEEE Workshop on Applications of Computer Vision [WACV] 978-1-6654-0477-8 (2021), 1720-1729
Najnowsze publikacje
- Łukasz Struski, Dawid Rymarczyk, Jacek Tabor, InfoDisent: Explainability of Image Classification Models by Information Disentanglement, Knowledge-Based Systems (2026),
- Magdalena Proszewska, Tomasz Danel, Antoni Antoszek, Dawid Rymarczyk, B-XAIC Dataset: Benchmarking Explainable AI for Graph Neural Networks Using Chemical Data, Advances in Neural Information Processing Systems [NeurIPS], (2026),
- Adriana Borowa, Bartosz Zieliński, Dawid Rymarczyk, Reducing cost of fluorescent microscopy through dye exclusion, distillation techniques, and deep learning, Scientific Reports (2026),
- Adam Wróbel, Siddhartha Gairola, Jacek Tabor, Bernt Schiele, Bartosz Zieliński, Dawid Rymarczyk, DAVE : Distribution-aware Attribution via ViT Gradient Decomposition, International Conference on Machine Learning [ICML], (2026),
- Agnieszka Sroka-Oleksiak, Adam Pardyl, Dawid Rymarczyk, Aldona Olechowska-Jarząb, Katarzyna Biegun-Drożdż, Dorota Ochońska, Michał Wronka, Adriana Borowa, Tomasz Gosiewski, Miłosz Adamczyk, Henryk Telega, Bartosz Zieliński, Monika Brzychczy-Włoch, AI-driven rapid identification of bacterial and fungal pathogens in blood smears of septic patients, Computers in Biology and Medicine 199 (2025), 111328
Zainteresowania
interpretowalność głębokich sieci neuronowych, uczenie słabonadzorowane, widzenie komputerowe, przetwarzanie obrazów biomedycznych
Dawid Rymarczyk
stopień/tytuł doktor stanowiskobadawczo-dydaktyczne, asystent
jednostka
- Katedra Informatyki Stosowanej
- Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej
- Group of Machine Learning Research (GMUM)
dawid.rymarczyk@student.uj.edu.pl
www