Perceptron
Research Project, 2017 – 2019

Den globala fordonsindustrin inför nu snabbt djupinlärning (DL) inom autonom körning. Detta är en ny utmaning för den svenska fordonsindustrin, som är viktigt eftersom DL innebär stora konkurrensfördelar. Det övergripande målet med projektet är att bygga DL-kompetens, mer konkret att:

1. Utveckla koncept & infrastruktur för datadriven evolution av DL-applikationer

2. Göra en översikt och utvärdering av tränings- och inferensplattformar

3. Utveckla tre djupa neuronnät baserade på toppmoderna metoder vilka detekterar objekt, fri väg respektive filer

 

Participants

Fredrik Kahl (contact)

Imaging and Image Analysis

Collaborations

Semcon

Göteborg, Sweden

Volvo Group

Gothenburg, Sweden

Funding

VINNOVA

Project ID: 2017-01942
Funding Chalmers participation during 2017–2019

Related Areas of Advance and Infrastructure

Sustainable development

Driving Forces

Publications

2018

Rotation Averaging and Strong Duality

Paper in proceeding

More information

Latest update

11/16/2018