Objetivo
Unsupervised visual inference can often be performed by exploiting the internal redundancy inside a single visual datum (an image or a video). The strong repetition of patches inside a single image/video provides a powerful data-specific prior for solving a variety of vision tasks in a “blind” manner: (i) Blind in the sense that sophisticated unsupervised inferences can be made with no prior examples or training; (ii) Blind in the sense that complex ill-posed Inverse-Problems can be solved, even when the forward degradation is unknown.
While the above fully unsupervised approach achieved impressive results, it relies on internal data alone, hence cannot enjoy the “wisdom of the crowd” which Deep-Learning (DL) so wisely extracts from external collections of images, yielding state-of-the-art (SOTA) results. Nevertheless, DL requires huge amounts of training data, which restricts its applicability. Moreover, some internal image-specific information, which is clearly visible, remains unexploited by today's DL methods. One such example is shown in Fig.1.
We propose to combine the power of these two complementary approaches – unsupervised Internal Data Recurrence, with Deep Learning, to obtain the best of both worlds. If successful, this will have several important outcomes including:
• A wide range of low-level & high-level inferences (image & video).
• A continuum between Internal & External training – a platform to explore theoretical and practical tradeoffs between amount of available training data and optimal Internal-vs-External training.
• Enable totally unsupervised DL when no training data are available.
• Enable supervised DL with modest amounts of training data.
• New applications, disciplines and domains, which are enabled by the unified approach.
• A platform for substantial progress in video analysis (which has been lagging behind so far due to the strong reliance on exhaustive supervised training data).
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
ERC-ADG - Advanced Grant
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2017-ADG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
7610001 Rehovot
Israel
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.