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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

ML Concept (se abrirá en una nueva ventana)

Report on selection of baseline machine learning algorithms ANN topologies and concepts for modifications optimizations and algorithm training

Algorithm Testing & Validation Report (se abrirá en una nueva ventana)

Report on the methodology applied and results of testing and algorithm validation.

Training Data Generation Report (se abrirá en una nueva ventana)

Report on training data generation for the three use cases It includes description of data produced by the consortium either gathered in field campaigns or in simulation It is linked to the output of tasks T41 T42 and T43

Datasets for Public Dissemination (se abrirá en una nueva ventana)

Report and description of datasets prepared for public dissemination in the Public Data Repository in WP7.

Evaluation ML Approaches (se abrirá en una nueva ventana)

Report on indepth evaluation and selection of ML approaches available on basis of D23 and D24

Verification & Demonstration Concept (se abrirá en una nueva ventana)

Report on concept for algorithm field validations usecase demonstrations and final joint field demonstration

Field Validation Report (se abrirá en una nueva ventana)

Report and documentation of the field validations in Germany, Israel and Spain.

Algorithm Training & Optimization Results (se abrirá en una nueva ventana)

Report on the modified core ML algorithms and the results of preliminary training 2nd iteration with data collected in WP4

Training Data Concept (se abrirá en una nueva ventana)

Report on concepts for collection and generation of training data and algorithm testing taking into account D23

Sensor Concept (se abrirá en una nueva ventana)

Report on feasible sensor pairings and specifications based on results of D21

Use-Case Requirements (se abrirá en una nueva ventana)

Report describing the use cases and summarizing functional requirements for robotic systems for each use case

Final Demonstration Report (se abrirá en una nueva ventana)

Report and documentation of final joint demonstration.

Public Data Repository (se abrirá en una nueva ventana)

Public online repository for training data generated in DeeperSense, including metadata and documentation. PDR concept will be documented in D7.1.

Data Management Plan (se abrirá en una nueva ventana)

This deliverable will formalize a data management plan according to the requirements of the Open Research Data Pilot

Communication & Dissemination Material (se abrirá en una nueva ventana)

Website, social media channels, print material templates. Documentation of C&D Material will be included in D7.1.

Final DeeperSense Framework (se abrirá en una nueva ventana)

Updated version of D3.3, with updated software and documentation.

Draft DeeperSense Framework (se abrirá en una nueva ventana)

Preliminary version and documentation of software library with the (trained) core ML algorithms that will be applied to UC1, 2 and 3. Final version to be released as D5.3.

Publicaciones

Sonar-to-RGB Image Translation for Diver Monitoring in Poor Visibility Environments (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Bilal Wehbe; Nimish Shah; Miguel Bande; Christian Backe
Publicado en: Oceans 2022, 2022
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/oceans47191.2022.9977024

Spatial Acoustic Projection for 3D Imaging Sonar Reconstruction (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Arnold, Sascha; Wehbe, Bilal
Publicado en: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2022, 2022
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/icra46639.2022.9812277

Self-supervised Learning for Sonar Image Classification (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Preciado-Grijalva, Alan; Wehbe, Bilal; Firvida, Miguel Bande; Valdenegro-Toro, Matias
Publicado en: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2022, Página(s) 1499-1508
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/cvprw56347.2022.00156

Pre-trained Models for Sonar Images (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Valdenegro-Toro, Matias; Preciado-Grijalva, Alan; Wehbe, Bilal
Publicado en: Global Oceans 2021, 2021
Editor: arXiv
DOI: 10.23919/oceans44145.2021.9705825

Self-Supervised Monocular Depth Underwater (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Amitai, Shlomi; Klein, Itzik; Treibitz, Tali
Publicado en: 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2023, Página(s) 1098-1104
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/icra48891.2023.10161161

Creating Rich Metadata for Collaborative Research: Case Studies and Challenges (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Backe, Christian; Gooran Orimi, Atefeh; Briken, Veit; Hamlaoui, Rayen; Görner, Hendrik
Publicado en: NFDI4Ing Conference 2023, Edición 1, 2023
Editor: ZENODO
DOI: 10.5281/zenodo.8430752

Increasing diver safety for heavy underwater works by Sonar-to-Video Image Translation

Autores: J Lorscheidt, B Wehbe, D Cesar, T Vögele, T Becker
Publicado en: ISCRAM 2023, 2023
Editor: ISCRAM

Distortion Correction of AUV-acquired Side-Scan Sonar Data (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: V. Franchi, H. Rajani, R. Garcia, B. Martinez-Clavel and N. Gracias
Publicado en: OCEANS 2023 - Limerick, 2023, Página(s) 1-10
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/oceanslimerick52467.2023.10244553

Enhancing the underwater vision to increase the safety of heavy underwater works by Intersensory learning – a use case in the European DeeperSense research project

Autores: Christian Illing, Tom Becker
Publicado en: Proceedings of MARESC 2021, 2021
Editor: NN

FLSea: Underwater Visual-Inertial and Stereo-Vision Forward-Looking Datasets (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Randall, Yelena; Treibitz, Tali
Publicado en: The International Journal of Robotics Research, Edición Doctoral Thesis, 2023
Editor: University Haifa
DOI: 10.48550/arxiv.2302.12772

A convolutional vision transformer for semantic segmentation of side-scan sonar data (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Hayat Rajani; Nuno Gracias; Rafael Garcia
Publicado en: Ocean Engineering, Edición 286, 2023, Página(s) 115647, ISSN 0029-8018
Editor: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.oceaneng.2023.115647

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