Objectif
Computer vision has gained considerable momentum in recent years – both in industry and academia. There seems to be a spirit that the time is ripe to realize grand goals and to bring computer vision from the lab into real life. But is a vision system already as good as a human is? The answer is: “Unfortunately, not yet.” Given a single image, a child can describe the objects and their relationships in a much more detailed manner than any computer can. Also, humans can quite effortlessly “visually extract” an object from its background, even in the presence of fine details such as hair. Computers cannot yet achieve this automatically. But, for many real-world applications it is absolutely necessary to reach such levels of rich output, accuracy, quality, robustness, and system autonomy. In this proposal we try to get closer to this overarching goal. We believe that the key to success is a richer representation. Here “rich” stands for rich, detailed output, modelling rich, physical and semantic constraints, and learning rich, statistical relations between different aspects of a scene. Towards this end we propose the Rich Scene Model (RSM), which is one joint statistical, structured model of many physical and semantic scene aspects that can take full advantage of the synergy effect between all its components. This effort goes beyond previous attempts, in many respects. However, it is simple to say “We will build the best ever joint, rich scene model”. Accordingly, the crux of this proposal is to design novel models, learning and inference techniques to make the RSM a reality. This proposal addresses not only theoretical questions such as, “What can we infer from a few images of a dynamically changing 3D scene?”, and “Is our RSM rich enough to make statistical learning “work better” than deterministic learning?” we also propose a model that can give new forms of output, better deal with challenging real world scenarios, and can adapt nicely to human and application needs
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle vision par ordinateur
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
ERC-COG - Consolidator Grant
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2014-CoG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
69117 Heidelberg
Allemagne
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.