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Financiado

Spatial 3D Semantic Understanding for Perception in the Wild

Understanding the 3D spatial semantics of the world around us is core to visual perception and digitization -- real-world environments are spatially three-dimensional, and must be understood in its 3D context, even from 2D image o... ver más

30/09/2028

TUM

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-06-01

Línea de financiación objetivo El proyecto se financió a través de la siguiente ayuda:

ERC-2022-STG: ERC STARTING GRANTS

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100%

1 Participantes

TUM

1.50M€ | Lider

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Duración del proyecto: 63 meses Fecha Inicio: 2023-06-01
Fecha Fin: 2028-09-30

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Descripción del proyecto Understanding the 3D spatial semantics of the world around us is core to visual perception and digitization -- real-world environments are spatially three-dimensional, and must be understood in its 3D context, even from 2D image observations. This will lead to spatially-grounded reasoning and higher-level perception of the world around us. Such 3D perception will provide the foundation for transformative, next-generation technology across machine perception, immersive communications, mixed reality, architectural or industrial modeling, and more. This will enable a new paradigm in semantic understanding that derives primarily from a spatially-consistent, 3D representation rather than relying on image-based reasoning that captures only projections of the world. However, 3D semantic reasoning from visual data such as RGB or RGB-D observations remains in its infancy, due to challenges in learning from limited amounts of real-world 3D data, and moreover, the complex, high-dimensional nature of the problem. In this proposal, we will develop new algorithmic approaches to effectively learn robust visual 3D perception, with new learning paradigms for features, representations, and operators, to encompass 3D semantic understanding.

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