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Towards Primate-like Artificial Neural Networks for Visual Object Tracking

Projektbeschreibung

Systeme für künstliches Sehen genauer im Blick

Ein Objekt inmitten einer sich verändernden visuellen Szene zu fokussieren, ist für unsere Gehirne mühelos möglich, stellt aber für Systeme des künstlichen Sehens eine große Herausforderung dar. Ungeachtet aller Fortschritte können die vorhandenen Algorithmen nicht die Robustheit des Sehsystems von Primaten nachbilden. Das Ziel des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts PRINNEVOT lautet, die Lücke zwischen maschinellem Sehen und der visuellen Verarbeitung von Primaten zu schließen. Durch die Erstellung eines Referenzdatensatzes und die Identifizierung von Methoden für neuronale Netze in Übereinstimmung mit den Mechanismen des Primatengehirns wird das Team von PRINNEVOT sowohl die künstliche Intelligenz (KI) als auch unser Verständnis des Sehsystems von Primaten voranbringen. Dieses Ziel steht im Einklang mit dem Streben der EU nach ethischer KI, die sicherere und vertrauenswürdigere Technologien verspricht.

Ziel

The PRINNEVOT project embarks on a mission to bridge the gap between computer vision and the primate visual system in the context of Visual Object Tracking (VOT). VOT is the task of maintaining focus The PRINNEVOT project embarks on a mission to bridge the gap between computer vision and the primate visual system in the context of Visual Object Tracking (VOT). VOT is the task of maintaining focus on a specific object amidst a dynamic visual environment. Our brains excel at it but replicating this ability in artificial vision systems remains a challenge. This project seeks to develop a novel class of VOT algorithms inspired by the primate visual system's prowess. Despite notable advancements in deep learning-based VOT over the past decade, these algorithms still fall short in emulating the robustness exhibited by primate vision. PRINNEVOT will address this gap through a multi-faceted approach. Firstly, PRINNEVOT will construct a comprehensive reference dataset, investigating both primate behavior and neural recordings. Secondly, among the existing artificial neural network (ANN)-based VOT methodologies, the project aims to identify those that align most closely with the primate brain's mechanisms. Lastly, PRINNEVOT will leverage the discovered inductive biases to develop a new ANN architecture for VOT that closely mirrors the primate's way of continuous object recognition and localization. By merging computer vision and computational neuroscience research, PRINNEVOT aspires to contribute to the development of more accurate and robust VOT algorithms. These algorithms, in alignment with the European Union's pursuit of safer and ethically grounded Artificial Intelligence, promise to enhance human-centric and trustworthy technologies. Furthermore, the project's outcomes will not only benefit AI and computer vision but also advance our understanding of the primate visual system, offering new empirical models of how the brain tracks objects in dynamic visual environments.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI UDINE
Netto-EU-Beitrag
€ 280 202,88
Adresse
VIA PALLADIO 8
33100 Udine
Italien
Region
Nord-Est Friuli-Venezia Giulia Udine
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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