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Harmonising Observations and Underlying Principles for Visual Data Association

Descrizione del progetto

Principi di ottimizzazione per l’associazione dei dati visivi

Le applicazioni per l’associazione di dati visivi includono la mappatura di modelli fisici a scenari complessi nella guida autonoma o il confronto di collezioni di forme 3D per l’analisi medica. Tuttavia, gli attuali metodi di associazione dei dati visivi non sono in grado di gestire i recenti progressi dell’apprendimento profondo. Di conseguenza, non possono garantire l’ottimalità globale, la scalabilità o la consistenza geometrica nelle applicazioni critiche, perché non sono in grado di interpretare le interconnessioni complesse tra diverse entità osservabili. Per affrontare la questione, il progetto Harmony, finanziato dall’UE, propone di armonizzare concettualmente e algoritmicamente le complesse interconnessioni tra le entità osservabili e i principi fondamentali sottostanti, come la geometria e la fisica. I risultati andranno a beneficio di ricercatori e professionisti, fornendo loro soluzioni ottimizzate per compiti complessi in applicazioni rilevanti.

Obiettivo

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).

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 624 911,00
Indirizzo
REGINA PACIS WEG 3
53113 BONN
Germania

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Regione
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 624 911,00

Beneficiari (1)

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