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
- Dominika Basaj, Michał Górszczak, Witold Oleszkiewicz, Barbara Rychalska, Igor Sieradzki, Tomasz Trzcinski, Bartosz Zieliński, Explaining Self-Supervised Image Representations with Visual Probing, International Joint Conference on Artificial Intelligence [IJCAI](MAIN), (2021), 592-598
- Monika Brzychczy-Włoch, Krzysztof Misztal, Dorota Ochońska, Anna Plichta, Przemysław Spurek, Bartosz Zieliński, Deep learning approach to bacterial colony classification, PLoS One 12 (9) (2017), 1-14
- Mariusz Korkosz, Marek Skomorowski, Karolina Sprężak, Wadim Wojciechowski, Bartosz Zieliński, Computer aided erosions and osteophytes detection based on hand radiographs, Pattern Recognition 48 (2015), 2304-2317
Najnowsze publikacje
- Bartosz Zieliński, Adriana Borowa, Dawid Rymarczyk, Marek Żyła, Marek Kańduła, Ana Sánchez-Fernández, Krzysztof Rataj, Łukasz Struski, Jacek Tabor, Decoding Phenotypic Screening: A Comparative Analysis of Image Representations, Computational and Structural Biotechnology Journal 23 (2024), 1181-1188
- Bartosz Zieliński, Grzegorz Rypeść, Valeriya Khan, Tomasz Trzcinski, Bartłomiej Twardowski, Sebastian Cygert, Divide and not forget: Ensemble of selectively trained experts in Continual Learning, International Conference on Learning Representations [ICLR](MAIN), (2024),
- Bartosz Zieliński, Mikołaj Sacha, Bartosz Jura, Dawid Rymarczyk, Łukasz Struski, Jacek Tabor, Interpretability Benchmark for Evaluating Spatial Misalignment of Prototypical Parts Explanations, National Conference of the American Association for Artificial Intelligence [AAAI](MAIN) 38 (19) (2024), 21563 - 21573
- Bartosz Zieliński, Dawid Rymarczyk, Weiwei Schultz, Adriana Borowa, Joshua Friedman, Tomasz Danel, Patrick Branigan, Michał Chałupczak, Anna Bracha, Tomasz Krawiec, Michał Warchoł, Katherine Li, Gert De Hertogh, Louis R. Ghanem, Aleksandar Stojmirovic, Deep learning models capture histological disease activity in Crohn’s Disease and Ulcerative Colitis with high fidelity, Journal of Crohns & Colitis 20 (2023), 1-11
- Łukasz Struski, Adam Pardyl, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński, ProPML: Probability Partial Multi-label Learning, IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics [DSAA], (2023), 1-8
Zainteresowania
głębokie uczenie maszynowe
widzenie komputerowe
wyjaśnialna sztuczna inteligencja
analiza obrazów medycznych
Bartosz Zieliński
stopień/tytuł doktor habilitowany stanowiskobadawczo-dydaktyczne, adiunkt
jednostka
- Katedra Informatyki Stosowanej
- Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej
- Group of Machine Learning Research (GMUM)
bartosz.zielinski@uj.edu.pl
www