Descrizione del progetto
Insegnare alle macchine a capire cosa vedono
La creazione di immagini con l’aiuto dei computer ha compiuto notevoli passi in avanti. La tecnologia e gli algoritmi odierni possono simulare il mondo attorno a noi. Inoltre, le tecniche di visione computerizzata possono riconoscere e prevedere identità e azioni a partire da immagini o video. Tuttavia, la visione computerizzata non riesce a gestire correttamente le forme 3D e la sua semantica non è esattamente «pixel perfect». Pertanto, la progettazione di ambienti 3D, come nei videogiochi o nei film, rimane laboriosa. Il progetto PIPE, finanziato dall’UE, lavorerà per risolvere questi problemi attraverso nuovi modelli che possano combinare la visione computerizzata con la simulazione con apprendimento automatico per una visione 3D e una modellazione generativa pixel perfect. Attraverso l’uso dell’apprendimento di reti neurali convoluzionali profonde, sarà possibile creare campioni realistici di immagini sintetiche significative.
Obiettivo
A fascinating tension exists between computer vision and computer graphics. Decades of research efforts have led to the ability of graphics algorithms to simulate the world to a degree often indistinguishable from reality -- given an accurate enough model of scene geometry and appearance. Similarly, decades of ingenuity have given computer vision techniques the already, at times, superhuman capability of detecting, recognizing, and predicting objects, actions, and identities from pictures or video.
Vision and graphics meet at a common point of pain: the model of scene geometry and appearance. To yield photorealistic results, graphics algorithms require an essentially perfect forward model. Yet, the capability of computer vision algorithms to robustly and accurately reason about the 3D shape and appearance of the world, unfortunately, greatly lags behind the capabilities to detect, recognize, segment, and so on. A great discrepancy exists between the semantic and the pixel-perfect, accurate shape and appearance. Bridging this chasm is the goal of this research.
This entails solving fundamental, long-standing, unsolved problems in computer vision through the aid of computer graphics and machine learning}. First, we seek to simultaneously capture accurate 3D shape and appearance of complex real-world scenes from photographic inputs; second, we seek to extend these capabilities still further to``zero-shot'' generative modelling. These extremely ambitious goals will be reached by marrying simulation (rendering) and machine learning, building on the PI's three existing strengths: (1) ability to capture photorealistic material appearance models using commodity devices; (2) his leading standing in physically-based image synthesis; and (3) his results on generative modeling of photorealistic images through deep convolutional neural networks.
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.
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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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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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.
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.
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.
ERC-COG - Consolidator Grant
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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-2019-COG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
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.
02150 Espoo
Finlandia
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.