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Harmonising Observations and Underlying Principles for Visual Data Association

Projektbeschreibung

Optimierungsprinzipien für die visuelle Datenverknüpfung

Zu den Anwendungen der visuellen Datenverknüpfung gehört die Aufzeichnung physikalischer Modelle für komplexe Szenarien beim autonomen Fahren oder der Abgleich von Sammlungen an 3D-Formen für medizinische Analysen. Die aktuellen Methoden zur visuellen Datenverknüpfung sind jedoch nicht für neueste Fortschritte im Deep Learning geeignet. Somit können die globale Optimalität, die Skalierbarkeit oder die geometrische Konsistenz bei kritischen Anwendungen nicht garantiert werden, da die komplexen Zusammenhänge zwischen verschiedenen beobachtbaren Einheiten nicht ausgewertet werden können. Der Vorschlag im EU-finanzierten Projekt Harmony ist, die komplexen Zusammenhänge zwischen beobachtbaren Einheiten und grundlegenden Prinzipien wie Geometrie und Physik konzeptionell und algorithmisch zu harmonisieren. Von den Ergebnissen werden dank optimierter Lösungen für komplexe Aufgaben in relevanten Anwendungen die Forschung und Praxis profitieren.

Ziel

Visual data association aims to find task-specific mappings involving visual data. Two significant examples are the mapping of physics models to complex scenes for planning overtaking manoeuvrers in autonomous driving, or matching collections of 3D shapes for medical analysis. Despite the high relevance of visual data association, its progress has not kept pace with the revolutionary developments fuelled by recent deep learning advances: existing data association machinery lacks theoretical guarantees (e.g. global optimality, or structure such as geometric consistency in 3D shape matching) that are critical for high-stakes settings, or suffers from poor scalability. Moreover, current procedures fall short of understanding complex interconnections across different observable entities (collections of e.g. objects or scenes). The vision of Harmony is to tackle these shortcomings by harmonising the complex interconnections between observable entities and underlying fundamental principles (e.g. geometry, or physics). This research direction is challenging, largely unexplored and will require to break substantially new ground at conceptual, algorithmic and practical levels simultaneously. Harmony is organised into four complementary challenges:
Challenge A addresses global optimality and scalability for 3D shape matching;
Challenge B addresses structure and dynamics inference from static images;
Challenge C addresses non-linear synchronisation in data collections defined over graphs;
Challenge D will exploit synergies and cross-fertilise insights across Harmony.
Overall, Harmony will benefit both researchers and practitioners by providing solutions to more complex tasks in practically relevant settings (e.g. geometrically consistent medical shape analysis, or physics-based scene understanding).

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-STG

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

Gastgebende Einrichtung

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
Netto-EU-Beitrag
€ 1 624 911,00
Adresse
REGINA PACIS WEG 3
53113 Bonn
Deutschland
Region
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 1 624 911,00

Begünstigte (1)