Descripción del proyecto
Enseñar a los coches a conducir como los humanos
Los vehículos sin conductor, como los vehículos conectados o los coches autónomos, supondrán toda una revolución en los años venideros. Los fabricantes de coches tradicionales se apresuran para lograr que los vehículos totalmente autónomos se ajusten a la futura demanda. Para facilitar esta transformación es necesario mejorar los algoritmos de visión autónoma. El proyecto financiado con fondos europeos VUAD desarrollará un método de aprendizaje profundo dedicado al seguimiento de varios objetos en datos estructurados gráficamente. El proyecto ampliará además su labor a la detección y el seguimiento de objetos por vídeo basados en pistas temporales, para mejorar las funciones de detección y seguimiento. Además, VUAD propondrá un modelo no supervisado de movimiento del fondo para las partes estáticas de la escena. El objetivo es combinar los algoritmos propuestos en un módulo analizador de vídeo.
Objetivo
Autonomous vision aims to solve computer vision problems related to autonomous driving. Autonomous vision algorithms achieve impressive results on a single image for various tasks such as object detection and semantic segmentation, however, this success has not been fully extended to video sequences yet. In computer vision, it is commonly acknowledged that video understanding falls years behind single image. This is mainly due to two reasons: processing power required for reasoning across multiple frames and the difficulty of obtaining ground truth for every frame in a sequence, especially for pixel-level tasks such as motion estimation. Based on these observations, there are two likely directions to boost the performance of tasks related to video understanding in autonomous vision: unsupervised learning and object-level reasoning as opposed to pixel-level reasoning. Following these directions, we propose to tackle three relevant problems in video understanding. First, we propose a deep learning method for multi-object tracking on graph structured data. Second, we extend it to joint video object detection and tracking by exploiting temporal cues in order to improve both detection and tracking performance. Third, we propose to learn a background motion model for the static parts of the scene in an unsupervised manner. Our long-term goal is also to be able to learn detection and tracking in an unsupervised manner. Once we achieve these stepping stones, we plan to combine the proposed algorithms into a unified video understanding module and test its performance in comparison to static counterparts as well as the state-of-the-art algorithms in video understanding.
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..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje no supervisado
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial visión artificial detección de objetos
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Le pedimos disculpas, pero se ha producido un error inesperado durante la ejecución.
Necesita estar autentificado. Puede que su sesión haya finalizado.
Gracias por su comentario. En breve recibirá un correo electrónico para confirmar el envío. Si ha seleccionado que se le notifique sobre el estado del informe, también se le contactará cuando el estado del informe cambie.
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.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa
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.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación
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) H2020-MSCA-IF-2019
Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoriaCoordinador
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.
34450 Istanbul
Turquía
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.