Measuring with no tape

Informations projet

NoTape

N° de convention de subvention: 757360

DOI

10.3030/757360

Projet clôturé

Date de signature de la CE 23 Novembre 2017

Date de début 1 Decembre 2017

Date de fin 31 Mai 2023

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 463 805,00

Contribution de l’UE

€ 1 463 805,00

Coordonné par

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Denmark

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (26)

Bayesian Triplet Loss: Uncertainty Quantification in Image Retrieval

Auteurs: Frederik Warburg, Martin Jørgensen, Javier Civera, Søren Hauberg
Publié dans: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021, ISBN 978-1-6654-2812-5
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/iccv48922.2021.01194

Pulling back information geometry

Auteurs: Georgios Arvanitidis, Miguel González-Duque, Alison Pouplin, Dimitrios Kalatzis, Søren Hauberg
Publié dans: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2022
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Hierarchical VAEs Know What They Don’t Know

Auteurs: Jakob D. Havtorn, Jes Frellsen, Søren Hauberg, Lars Maaløe
Publié dans: International Conference on Machine Learning (ICML), 2021
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Bounds all around: training energy-based models with bidirectional bounds

Auteurs: Cong Geng, Jia Wang, Zhiyong Gao, Jes Frellsen, Søren Hauberg
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021, ISBN 9781713845393
Éditeur: Curran Associates

Probabilistic Spatial Transformer Networks

Auteurs: Pola Schwöbel; Frederik Rahbæk Warburg; Martin Jørgensen; Kristoffer Hougaard Madsen; Søren Hauberg
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence}, Numéro 1, 2022
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2004.03637

Model-agnostic out-of-distribution detection using combined statistical tests

Auteurs: Federico Bergamin, Pierre-Alexandre Mattei, Jakob Drachmann Havtorn, Hugo Sénétaire, Hugo Schmutz, Lars Maaløe, Søren Hauberg, Jes Frellsen
Publié dans: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2022
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Geometrically Enriched Latent Spaces

Auteurs: Georgios Arvanitidis, Søren Hauberg, Bernhard Schölkopf
Publié dans: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2021
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Mario Plays on a Manifold: Generating Functional Content in Latent Space through Differential Geometry

Auteurs: González-Duque, Miguel; Palm, Rasmus Berg; Hauberg, Søren; Risi, Sebastian
Publié dans: Gonzalez-Duque , M , Palm , R B , Hauberg , S & Risi , S 2022 , Mario Plays on a Manifold: Generating Functional Content in Latent Space through Differential Geometry . in Proceedings of 2022 IEEE Conference on Games . IEEE , 2022 IEEE Conference on Games , Beijing , China , 21/08/2022 . https://doi.org/10.1109/CoG51982.2022.9893612, Numéro 1, 2022
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/cog51982.2022.9893612

Adaptive Cholesky Gaussian Processes

Auteurs: Simon Bartels, Kristoffer Stensbo-Smidt, Pablo Moreno-Munoz, Wouter Boomsma, Jes Frellsen, Søren Hauberg
Publié dans: Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2023
Éditeur: PMLR

Learning Riemannian Manifolds for Geodesic Motion Skills

Auteurs: Hadi Beik-Mohammadi, Søren Hauberg, Georgios Arvanitidis, Gerhard Neumann, Leonel Rozo
Publié dans: Robotics: Science and Systems (R:SS), 2021
Éditeur: Robotics Proceedings
DOI: 10.15607/rss.2021.xvii.082

Probabilistic Riemannian submanifold learning with wrapped Gaussian process latent variable models

Auteurs: Mallasto, Anton; Hauberg, Søren; Feragen, Aasa
Publié dans: roceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Numéro 4, 2019
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Fast and Robust Shortest Paths on Manifolds Learned from Data

Auteurs: Arvanitidis, Georgios; Hauberg, Søren; Hennig, Philipp; Schober, Michael
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Numéro 3, 2019
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Deep Diffeomorphic Transformer Networks

Auteurs: Nicki Skafte Detlefsen, Oren Freifeld, Soren Hauberg
Publié dans: 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, Page(s) 4403-4412, ISBN 978-1-5386-6420-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr.2018.00463

Latent Space Oddity: on the Curvature of Deep Generative Models

Auteurs: G. Arvanitidis, L.K. Hansen and S. Hauberg
Publié dans: International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018
Éditeur: International Conference on Learning Representations (ICLR)

Mapillary Street-Level Sequences: A Dataset for Lifelong Place Recognition

Auteurs: Frederik Warburg, Søren Hauberg, Manuel López-Antequera, Pau Gargallo, Yubin Kuang, Javier Civera
Publié dans: Computer Vision and Pattern Recognition, 2020
Éditeur: IEEE

Explicit Disentanglement of Appearance and Perspective in Generative Models

Auteurs: Nicki Skafte Detlefsen, Søren Hauberg
Publié dans: NeurIPS, 2019
Éditeur: NeurIPS

Reliable training and estimation of variance networks

Auteurs: Detlefsen, Nicki S.; Jørgensen, Martin; Hauberg, Søren
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 2, 2019
Éditeur: NeurIPS

Directional Statistics with the Spherical Normal Distribution

Auteurs: Søren Hauberg
Publié dans: International Conference on Information Fusion (FUSION), 2018
Éditeur: IEEE
DOI: 10.23919/icif.2018.8455242

Variational Autoencoders with Riemannian Brownian Motion Priors

Auteurs: Dimitris Kalatzis, David Eklund, Georgios Arvanitidis Søren Hauberg
Publié dans: International Conference on Machine Learning, 2020
Éditeur: PMLR

On the Geometry of Latent Variable Models

Auteurs: Søren Hauberg
Publié dans: 2018
Éditeur: Oberwolfach

Can you trust predictive uncertainty under real dataset shifts in digital pathology?

Auteurs: Jeppe Thagaard, Søren Hauberg, Bert van der Vegt, Thomas Ebstrup, Johan D. Hansen, Anders B. Dahl
Publié dans: 23rd INTERNATIONAL CONFERENCE ON MEDICAL IMAGE COMPUTING & COMPUTER ASSISTED INTERVENTION, 2020
Éditeur: Springer

Benchmarking Generative Latent Variable Models for Speech

Auteurs: Jakob Drachmann Havtorn, Lasse Borgholt, Søren Hauberg, Jes Frellsen, Lars Maaløe
Publié dans: ICLR Workshop on Deep Generative Models for Highly Structured Data, 2022
Éditeur: OpenReview

Revisiting Active Sets for Gaussian Process Decoders

Auteurs: Pablo Moreno-Muñoz, Cilie Feldager, Søren Hauberg
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, 2022
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Spontaneous Symmetry Breaking in Data Visualization

Auteurs: Cilie W. Feldager, Søren Hauberg, Lars Kai Hansen
Publié dans: ICANN, 2021, ISBN 978-3-030-86339-5
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-86340-1_35

Isometric Gaussian Process Latent Variable Model for Dissimilarity Data

Auteurs: Jørgensen, Martin; Hauberg, Søren
Publié dans: International Conference on Machine Learning, 2021
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Laplacian Autoencoders for Learning Stochastic Representations

Auteurs: Marco Miani, Frederik Warburg, Pablo Moreno-Muñoz, Nicki Skafte, Søren Hauberg
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, 2022
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Peer reviewed articles (6)

Danish Airs and Grounds: A Dataset for Aerial-to-Street-Level Place Recognition and Localization

Auteurs: Andrea Vallone, Frederik Warburg, Hans Hansen, Søren Hauberg, Javier Civera
Publié dans: IEEE Robotics and Automation Letters, 2022, ISSN 2377-3766
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/lra.2022.3187491

Learning meaningful representations of protein sequences

Auteurs: Nicki Skafte Detlefsen, Søren Hauberg, Wouter Boomsma
Publié dans: Nature Communications, 2022, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-022-29443-w

Intrinsic Grassmann Averages for Online Linear Robust and Nonlinear Subspace Learning

Auteurs: Rudrasis Chakraborty, Liu Yang, Søren Hauberg, Baba C. Vemuri.
Publié dans: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020, ISSN 1939-3539
Éditeur: IEEE

Parallel QR factorization of block-tridiagonal matrices

Auteurs: Alfredo Buttari, Søren Hauberg, Costy Kodsi
Publié dans: SIAM Journal on Scientific Computing, 2019, ISSN 1064-8275
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/19m1306166

Numerical predictions of U-notched sample failure based on a discrete energy argument

Auteurs: S.A. Zahedi; C. Kodsi; Filippo Berto
Publié dans: Theoretical and Applied Fracture Mechanics, 2019, ISSN 0167-8442
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.tafmec.2018.12.014

Boundary Value Problem on a Weighted Graph Relevant to the Static Analysis of Truss Structures

Auteurs: Costy Kodsi, Andrey P. Jivkov
Publié dans: SIAM Journal on Applied Mathematics, 2021, ISSN 0036-1399
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/18m1206977

Other (3)

Only Bayes should learn a manifold (on the estimation of differential geometric structure from data)

Auteurs: Hauberg, Søren
Publié dans: Numéro 1, 2019
Éditeur: arxiv.org

Geodesic Clustering in Deep Generative Models

Auteurs: Yang, Tao; Arvanitidis, Georgios; Fu, Dongmei; Li, Xiaogang; Hauberg, Søren
Publié dans: Numéro 2, 2018
Éditeur: arxiv

Expected path length on random manifolds

Auteurs: David Eklund, Søren Hauberg
Publié dans: 2019
Éditeur: arXiv