Projektbeschreibung
Neuer Ansatz für 3D-Daten
Die Entschlüsselung der in komplexen 3D-Daten verborgenen Geheimnisse stellt eine enorme Herausforderung dar. Bisherige Methoden, die oft für jede Aufgabe neu justiert werden, haben das Problem, dass sie wertvolles gemeinsames Wissen ignorieren und nicht wirksam verallgemeinern können. Aufgrund der begrenzten Trainingsdaten gelten diese Ansätze in der Praxis häufig als unzureichend. In diesem Zusammenhang wird über das ERC-finanzierte Projekt VEGA ein universeller Rahmen für das Transferlernen entwickeln. VEGA zielt darauf ab, das Potenzial von vorab trainierbaren Modulen und Multiskalenanalysen zu erschließen. Dieser Durchbruch verspricht die Überwindung der Beschränkungen durch knappe Trainingsdaten und fördert Anwendungen, die von der Verfolgung der Evolution biologischer Systeme bis zur Erhaltung des kulturellen Erbes reichen. Die visionäre Strategie von VEGA läutet eine neue Ära anpassungsfähiger Modellierungsinstrumente ein, die geeignet sind, verschiedene Bereiche zu revolutionieren, die auf die Analyse geometrischer Daten angewiesen sind.
Ziel
In this project, we propose to develop a theoretical and practical framework for transfer learning with geometric 3D data. Most existing learning-based approaches, aimed at analyzing 3D data, are based on training neural networks from scratch for each data modality and application. This means that such methods, first, ignore the wider information overlap that might exist across different tasks and object or scene categories, and, second, tend to generalize poorly beyond the specific scenarios for which they are trained. Even more fundamentally, the majority of existing techniques are limited to problem settings in which sufficient amount of training data is available, making them ill-adapted in many practical applications with limited supervision.
In this project, we suggest to take a fundamentally different approach to geometric data analysis: rather than designing independent application or class-specific solutions, we propose to develop a theoretical and practical framework for geometric transfer learning. Our main goal will be to develop universally-applicable methods by combining powerful pre-trainable modules with effective multi-scale analysis and fine-tuning, given minimal task-specific data. The overall key to our study will be analyzing rigorous ways, both theoretically and in practice, in which solutions can be transferred and adapted across problems, semantic categories and geometric data types.
Such an approach will open the door to fundamentally new tasks and modeling tools, applicable to any geometric data analysis scenario, regardless of the amount of training data available. This would allow, for example, to track the evolution of biological systems, by studying the underlying complex 3D shape dynamics, or to analyze variability in object and scene collections consisting of 3D scans of previously unseen shape categories, crucial in cultural preservation and life science applications, among myriad others.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-COG
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-ERC -Gastgebende Einrichtung
91128 Palaiseau Cedex
Frankreich