Deep learning för 3D-igenkänning

Målet med detta projekt är att utnyttja framgångarna med artificiella neurala nätverk, och utforska nya metoder för 3D-igenkänning med neurala nätverk som ett givet verktyg. Det kommer särskilt fokuseras på att hitta objektsinstanser i bilder, tillsammans med deras respektive semantiska och geometriska 3D-egenskaper (såsom form, position och orientering). Till en början beaktas kända rigida objekt, men med målsättning att hantera mer generella scenarion framöver. Ett återkommande tema kommer att vara hur man bäst utnyttjar kombinationen av inlärning, white-box-modellering och geometri.