Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Towards Primate-like Artificial Neural Networks for Visual Object Tracking

Opis projektu

Bliższe spojrzenie na sztuczne rozpoznawanie obrazów

Skupienie się i wyraźne widzenie obiektu pomimo zmieniającej się sceny wizualnej jest być może łatwym zadaniem dla ludzkiego mózgu, ale dla sztucznych systemów wizyjnych pozostaje poważnym wyzwaniem. Pomimo licznych osiągnięć na tym polu dostępne algorytmy nie są w stanie odtworzyć niezawodności narządu wzroku naczelnych. Z tego względu celem wspieranego w ramach działania „Maria Skłodowska-Curie” (MSCA) projektu PRINNEVOT jest wypełnienie luki między widzeniem komputerowym a przetwarzaniem wizualnym naczelnych. Dzięki stworzeniu zbioru danych referencyjnych i identyfikacji metodologii sieci neuronowych zgodnych z mechanizmami działania mózgu u naczelnych projekt PRINNEVOT umożliwi rozwój nie tylko sztucznej inteligencji, ale także dotychczasowej wiedzy na temat narządu wzroku naczelnych. Cel ten wpisuje się w działania podejmowane przez UE na rzecz etycznej sztucznej inteligencji z myślą o tworzeniu bezpieczniejszych i bardziej godnych zaufania technologii.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI UDINE
Wkład UE netto
€ 280 202,88
Koszt całkowity
Brak danych

Partnerzy (1)