High-level Prior Models for Computer Vision

Informations projet

HOMOVIS

N° de convention de subvention: 640156

DOI

10.3030/640156

Projet clôturé

Date de signature de la CE 20 Mai 2015

Date de début 1 Juin 2015

Date de fin 31 Decembre 2020

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 473 525,00

Contribution de l’UE

€ 1 473 525,00

Coordonné par

TECHNISCHE UNIVERSITAET GRAZ
Austria

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Publications

Conference proceedings (15)

Belief Propagation Reloaded: Learning BP-Layers for Labeling Problems

Auteurs: Patrick Knobelreiter, Christian Sormann, Alexander Shekhovtsov, Friedrich Fraundorfer, Thomas Pock
Publié dans: 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, Page(s) 7897-7906, ISBN 978-1-7281-7168-5
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr42600.2020.00792

A Primal Dual Network for Low-Level Vision Problems

Auteurs: Christoph Vogel, Thomas Pock
Publié dans: German Conference on Pattern Recognition, 2017, Page(s) 189-202
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-66709-6_16

Semantic 3D Reconstruction with Finite Element Bases

Auteurs: Audrey Richard, Christoph Vogel, Maros Blaha, Thomas Pock, Konrad Schindler
Publié dans: British Machine Vision Conference (BMVC), 2017
Éditeur: British Machine Vision Association

Real-time panoramic tracking for event cameras

Auteurs: Christian Reinbacher, Gottfried Munda, Thomas Pock
Publié dans: 2017 IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP), 2017, Page(s) 1-9, ISBN 978-1-5090-5745-0
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICCPHOT.2017.7951488

Scalable Full Flow with Learned Binary Descriptors

Auteurs: Gottfried Munda, Alexander Shekhovtsov, Patrick Knöbelreiter, Thomas Pock
Publié dans: German Conference on Pattern Recognition, 2017, Page(s) 321-332
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-66709-6_26

Variational Networks: Connecting Variational Methods and Deep Learning

Auteurs: Erich Kobler, Teresa Klatzer, Kerstin Hammernik, Thomas Pock
Publié dans: German Conference on Pattern Recognition, 2017, Page(s) 281-293
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-66709-6_23

End-to-End Training of Hybrid CNN-CRF Models for Stereo

Auteurs: Patrick Knobelreiter, Christian Reinbacher, Alexander Shekhovtsov, Thomas Pock
Publié dans: 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, Page(s) 1456-1465, ISBN 978-1-5386-0457-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CVPR.2017.159

Trainable Regularization for Multi-frame Superresolution

Auteurs: Teresa Klatzer, Daniel Soukup, Erich Kobler, Kerstin Hammernik, Thomas Pock
Publié dans: German Conference on Pattern Recognition, 2017, Page(s) 90-100
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-66709-6_8

Neural EPI-Volume Networks for Shape from Light Field

Auteurs: Stefan Heber, Wei Yu, Thomas Pock
Publié dans: 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, Page(s) 2271-2279, ISBN 978-1-5386-1032-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICCV.2017.247

Solving Dense Image Matching in Real-Time using Discrete-Continuous Optimization

Auteurs: Alexander Shekhovtsov Christian Reinbacher Gottfried Graber Thomas Pock
Publié dans: 21st Computer Vision Winter Workshop, 2016, Page(s) 1-13, ISBN 978-961-90901-7-6
Éditeur: Slovenian Pattern Recognition Society

Large-Scale Semantic 3D Reconstruction: An Adaptive Multi-resolution Model for Multi-class Volumetric Labeling

Auteurs: Maros Blaha, Christoph Vogel, Audrey Richard, Jan D. Wegner, Thomas Pock, Konrad Schindler
Publié dans: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, Page(s) 3176-3184, ISBN 978-1-4673-8851-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CVPR.2016.346

Joint M-Best-Diverse Labelings as a Parametric Submodular Minimization

Auteurs: Alexander Kirillov Alexander Shekhovtsov Carsten Rother Bogdan Savchynskyy
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, 2016, Page(s) 1-9
Éditeur: NIPS

Total Deep Variation for Linear Inverse Problems

Auteurs: Erich Kobler, Alexander Effland, Karl Kunisch, Thomas Pock
Publié dans: 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, Page(s) 7546-7555, ISBN 978-1-7281-7168-5
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr42600.2020.00757

Fast decomposable submodular function minimization using constrained total variation

Auteurs: Kumar, K S Sesh; Bach, Francis; Pock, Thomas
Publié dans: Neural Information Processing Systems, 2019, Numéro 1, 2019
Éditeur: NeurIPS

Variational Deep Learning for Low-Dose Computed Tomography

Auteurs: Erich Kobler, Matthew Muckley, Baiyu Chen, Florian Knoll, Kerstin Hammernik, Thomas Pock, Daniel Sodickson, Ricardo Otazo
Publié dans: 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018, Page(s) 6687-6691, ISBN 978-1-5386-4658-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icassp.2018.8462312

Peer reviewed articles (20)

Variational Networks: An Optimal Control Approach to Early Stopping Variational Methods for Image Restoration

Auteurs: Alexander Effland, Erich Kobler, Karl Kunisch, Thomas Pock
Publié dans: Journal of Mathematical Imaging and Vision, Numéro 62/3, 2020, Page(s) 396-416, ISSN 0924-9907
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10851-019-00926-8

Joint reconstruction and classification of tumor cells and cell interactions in melanoma tissue sections with synthesized training data

Auteurs: Alexander Effland, Erich Kobler, Anne Brandenburg, Teresa Klatzer, Leonie Neuhäuser, Michael Hölzel, Jennifer Landsberg, Thomas Pock, Martin Rumpf
Publié dans: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Numéro 14/4, 2019, Page(s) 587-599, ISSN 1861-6410
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s11548-019-01919-z

Convergence of the Time Discrete Metamorphosis Model on Hadamard Manifolds

Auteurs: Alexander Effland; Martin Rumpf; Sebastian Neumayer
Publié dans: SIAM Journal on Imaging Sciences, Numéro 13(2), 2020, Page(s) 557-588, ISSN 1936-4954
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/19m1247073

Adaptive FISTA for Nonconvex Optimization

Auteurs: Peter Ochs, Thomas Pock
Publié dans: SIAM Journal on Optimization, Numéro 29/4, 2019, Page(s) 2482-2503, ISSN 1052-6234
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/17m1156678

An inverse Eikonal method for identifying ventricular activation sequences from epicardial activation maps

Auteurs: Thomas Grandits, Karli Gillette, Aurel Neic, Jason Bayer, Edward Vigmond, Thomas Pock, Gernot Plank
Publié dans: Journal of Computational Physics, Numéro 419, 2020, Page(s) 109700, ISSN 0021-9991
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1016/j.jcp.2020.109700

Convex-Concave Backtracking for Inertial Bregman Proximal Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization

Auteurs: Mahesh Chandra Mukkamala, Peter Ochs, Thomas Pock, Shoham Sabach
Publié dans: SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Numéro 2/3, 2020, Page(s) 658-682, ISSN 2577-0187
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/19m1298007

Crouzeix–Raviart Approximation of the Total Variation on Simplicial Meshes

Auteurs: Antonin Chambolle, Thomas Pock
Publié dans: Journal of Mathematical Imaging and Vision, Numéro 62/6-7, 2020, Page(s) 872-899, ISSN 0924-9907
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10851-019-00939-3

Image Morphing in Deep Feature Spaces: Theory and Applications

Auteurs: Alexander Effland, Erich Kobler, Thomas Pock, Marko Rajković, Martin Rumpf
Publié dans: Journal of Mathematical Imaging and Vision, Numéro 63/2, 2021, Page(s) 309-327, ISSN 0924-9907
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10851-020-00974-5

A Convex Variational Model for Learning Convolutional Image Atoms from Incomplete Data

Auteurs: A. Chambolle, M. Holler, T. Pock
Publié dans: Journal of Mathematical Imaging and Vision, Numéro 62/3, 2020, Page(s) 417-444, ISSN 0924-9907
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10851-019-00919-7

Trainable Nonlinear Reaction Diffusion: A Flexible Framework for Fast and Effective Image Restoration

Auteurs: Yunjin Chen, Thomas Pock
Publié dans: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Numéro 39/6, 2017, Page(s) 1256-1272, ISSN 0162-8828
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2596743

Learning a variational network for reconstruction of accelerated MRI data

Auteurs: Kerstin Hammernik, Teresa Klatzer, Erich Kobler, Michael P. Recht, Daniel K. Sodickson, Thomas Pock, Florian Knoll
Publié dans: Magnetic Resonance in Medicine, 2017, ISSN 0740-3194
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/mrm.26977

Assessment of the generalization of learned image reconstruction and the potential for transfer learning

Auteurs: Florian Knoll, Kerstin Hammernik, Erich Kobler, Thomas Pock, Michael P Recht, Daniel K Sodickson
Publié dans: Magnetic Resonance in Medicine, 2018, ISSN 0740-3194
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/mrm.27355

Variational 3D-PIV with sparse descriptors

Auteurs: Katrin Lasinger, Christoph Vogel, Thomas Pock, Konrad Schindler
Publié dans: Measurement Science and Technology, Numéro 29/6, 2018, Page(s) 064010, ISSN 0957-0233
Éditeur: Institute of Physics and the Physical Society
DOI: 10.1088/1361-6501/aab5a0

Total Variation on a Tree

Auteurs: Vladimir Kolmogorov, Thomas Pock, Michal Rolinek
Publié dans: SIAM Journal on Imaging Sciences, Numéro 9/2, 2016, Page(s) 605-636, ISSN 1936-4954
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/15M1010257

Inertial Proximal Alternating Linearized Minimization (iPALM) for Nonconvex and Nonsmooth Problems

Auteurs: Thomas Pock, Shoham Sabach
Publié dans: SIAM Journal on Imaging Sciences, Numéro 9/4, 2016, Page(s) 1756-1787, ISSN 1936-4954
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/16M1064064

An introduction to continuous optimization for imaging

Auteurs: Antonin Chambolle, Thomas Pock
Publié dans: Acta Numerica, Numéro 25, 2016, Page(s) 161-319, ISSN 0962-4929
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/S096249291600009X

Acceleration of the PDHGM on Partially Strongly Convex Functions

Auteurs: Tuomo Valkonen, Thomas Pock
Publié dans: Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2017, ISSN 0924-9907
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10851-016-0692-2

Automated integer programming based separation of arteries and veins from thoracic CT images

Auteurs: Christian Payer, Michael Pienn, Zoltán Bálint, Alexander Shekhovtsov, Emina Talakic, Eszter Nagy, Andrea Olschewski, Horst Olschewski, Martin Urschler
Publié dans: Medical Image Analysis, Numéro 34, 2016, Page(s) 109-122, ISSN 1361-8415
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.media.2016.05.002

Total roto-translational variation

Auteurs: Antonin Chambolle, Thomas Pock
Publié dans: Numerische Mathematik, Numéro 142/3, 2019, Page(s) 611-666, ISSN 0029-599X
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00211-019-01026-w

Assessment of the generalization of learned image reconstruction and the potential for transfer learning

Auteurs: Florian Knoll, Kerstin Hammernik, Erich Kobler, Thomas Pock, Michael P Recht, Daniel K Sodickson
Publié dans: Magnetic Resonance in Medicine, Numéro 81/1, 2019, Page(s) 116-128, ISSN 0740-3194
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/mrm.27355

Book chapters (6)

Approximating the Total Variation with Finite Differences or Finite Elements

Auteurs: Chambolle, Antonin; Pock, Thomas
Publié dans: 2020, Numéro 22, 2020, Page(s) 383-417, ISSN 1570-8659
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/bs.hna.2020.10.005

Learning Energy Based Inpainting for Optical Flow

Auteurs: Christoph Vogel, Patrick Knöbelreiter, Thomas Pock
Publié dans: Computer Vision – ACCV 2018 - 14th Asian Conference on Computer Vision, Perth, Australia, December 2–6, 2018, Revised Selected Papers, Part VI, Numéro 11366, 2019, Page(s) 340-356, ISBN 978-3-030-20875-2
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-20876-9_22

3D Fluid Flow Estimation with Integrated Particle Reconstruction

Auteurs: Katrin Lasinger, Christoph Vogel, Thomas Pock, Konrad Schindler
Publié dans: Pattern Recognition - 40th German Conference, GCPR 2018, Stuttgart, Germany, October 9-12, 2018, Proceedings, Numéro 11269, 2019, Page(s) 315-332, ISBN 978-3-030-12938-5
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-12939-2_22

Complexity of Discrete Energy Minimization Problems

Auteurs: Mengtian Li, Alexander Shekhovtsov, Daniel Huber
Publié dans: Computer Vision – ECCV 2016, 2016, Page(s) 834-852, ISBN 978-3-319-46475-6
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-46475-6_51

Improving Optical Flow on a Pyramid Level

Auteurs: Markus Hofinger, Samuel Rota Bulò, Lorenzo Porzi, Arno Knapitsch, Thomas Pock, Peter Kontschieder
Publié dans: Computer Vision – ECCV 2020 - 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XXVIII, Numéro 12373, 2020, Page(s) 770-786, ISBN 978-3-030-58603-4
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-58604-1_46

Learned Collaborative Stereo Refinement

Auteurs: Patrick Knöbelreiter, Thomas Pock
Publié dans: Pattern Recognition - 41st DAGM German Conference, DAGM GCPR 2019, Dortmund, Germany, September 10–13, 2019, Proceedings, Numéro 11824, 2019, Page(s) 3-17, ISBN 978-3-030-33675-2
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-33676-9_1

Droits de propriété intellectuelle

Patent (1)

SYSTEM, METHOD AND COMPUTER-ACCESSIBLE MEDIUM FOR LEARNING AN OPTIMIZED VARIATIONAL NETWORK FOR MEDICAL IMAGE RECONSTRUCTION

Numéro de demande/publication: 20 1715495511
Date: 2017-04-24
Demandeur(s): TECHNISCHE UNIVERSITAET GRAZ