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LUSt

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Learning a Universal Similarity Function

Multimedia content is indispensable in our society, necessitating effective content management. A critical aspect of this is assessing the similarity between two multimedia items like images, videos, and documents. LUSt's mission... ver más

31/12/2026

CVUT

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

CESKE VYSOKE UCENI TECHNICKE V PRAZE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2025-01-01

HORIZON-MSCA-2023-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2023 Expected Outcome:Project results are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

CVUT

Lider

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Duración del proyecto: 23 meses Fecha Inicio: 2025-01-01
Fecha Fin: 2026-12-31

Líder del proyecto

CESKE VYSOKE UCENI TECHNICKE V PRAZE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Multimedia content is indispensable in our society, necessitating effective content management. A critical aspect of this is assessing the similarity between two multimedia items like images, videos, and documents. LUSt's mission is to pioneer a universal similarity function capable of precisely measuring similarity across a broad spectrum of multimedia domains and tasks. Diverging from traditional problem-specific approaches prevalent in current literature, LUSt adopts a novel strategy. LUSt plans to break down multimedia items into their constituent parts, including image regions, video frames, and text sentences. Subsequently, a foundational model will be trained on input data comprising part similarities across various multimedia items. This strategic choice yields a universal input space with multiple advantages. Firstly, it promotes seamless collaboration across different domains and tasks, facilitating joint training and mutual enhancement among tasks, which will be further enriched through multi-task learning techniques. Secondly, it streamlines the integration of synthetic data during training, a key ingredient for large-scale training of a foundational model. The model architecture is grounded in transformer-based deep learning modules and will be fortified by pioneering positional encodings rooted in kernel methods. These positional encodings empower us to effectively manage the differing part topologies encountered across diverse domains -- a formidable challenge in itself. The work program commences by focusing on a single domain and task but is thoughtfully designed for extensibility. The ultimate goal is creating a foundational model capable of accommodating all modalities -- visual, audio, text -- and supporting a broad range of similarity types, including uni-modal, cross-modal, and multi-modal scenarios. LUSt's commitment to universality will be thoroughly validated through comprehensive benchmarking, spanning numerous tasks and domains.

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