Sisteme de percepție de timp real și consum de putere redus (T2)

Obiective: Dezvoltarea de solutii pentru realizarea unor sisteme de percepție în timp real cu consum redus de putere pentru utilizare in sisteme mobile.

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
• Dezvoltarea de modele de timp real și putere redusă: supervizate, auto-supervizate, slab-supervizate, nesupervizate
• Distilarea și adaptarea Large-Vision-Models (LVM) pentru soluții de timp real și consum redus de putere
• Generarea automată a seturilor de date sintetice realiste și adnotate
• Generarea (semi-) automată a seturilor de date reale adnotate
• Abordări centrate pe date pentru adaptarea modelelor de învățare profundă
• Tehnici de adaptare a modelelor de învățare profundă
• Percepția și reprezentarea mediului pentru sisteme de timp real și putere redusă (2D și 3D) ~ fuziune, detectare, clasificare, segmentare, urmărire și reconstrucție 3D

Rezultate cercetare:
• Demonstrator: platformă pentru percepția sistemelor de timp real și putere redusă

Inovare:
• Modele de invățare inovative, tehnici noi de distilare și optimizarea procesului de învățare, generarea (semi-) automată a adnotarilor 2D si 3D, cresterea capacitatii de adaptare la medii noi, optimizarea modelelor dezvoltate pentru rulare în timp real pe sisteme cu resurse limitate, prin utilizarea unor arhitecturi hibride (deep learning + metode clasice), trasabilitate în formate portabile (ONNX, libtorch, TensorRT) și reducerea complexității computaționale fără a compromite acuratețea și robustețea în scenarii nevăzute