K1 VRVis – Visualization, Rendering and Visual Analysis Research Center (98840)

  • 8010

    Inffeldgasse 16 Graz

    Österreich

Organisationsprofil

Organisationsprofil

Vision: Das VRVis Forschungszentrum ist das führende Zentrum anwendungsorientierter Forschung Österreichs im Bereich Virtual Reality und Visualisierung und ist eine international anerkannte Forschungseinrichtung. Mission: Virtual Reality und Visualisierung stellen Schlüsseltechnologien für die Weiterentwicklung der Informationsverarbeitung dar. Als Brücke zwischen wissenschaftlicher Forschung und unternehmerischer Praxis trägt das VRVis in besonderem Maße dem Technologietransfer zwischen Hochschulen und Industrie Rechnung und verschafft damit der österreichischen Wirtschaft Wettbewerbsvorteile. Ziele: Das übergeordnete Ziel von VRVis ist die Stärkung der Innovationskraft und der Wettbewerbsfähigkeit der in österreich tätigen Unternehmen, die Virtual Reality und Visualisierungs Technologien einsetzen. Kurzbeschreibung: City Modeling, 3D Visualisierung, Advanced Digital Microscopy

Fingerprint Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen K1 VRVis – Visualization, Rendering and Visual Analysis Research Center (98840) aktiv ist. Diese Themenbezeichnungen stammen aus den Arbeiten der Mitglieder dieser Organisation. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

  • Netzwerk Jüngste externe Zusammenarbeit auf Länderebene Erkunden Sie die Details, indem Sie auf die Punkte klicken.

    Publikationen

    Representing Objects in Video as Space-Time Volumes by Combining Top-Down and Bottom-Up Processes

    Ilic, F. & Pinz, A., 1 Mär 2020, 2020 Winter Conference on Applications of Computer Vision. S. 1914-1922

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandForschungBegutachtung

    Open Access
  • Synthesizing human-like sketches from natural images using a conditional convolutional decoder

    Kampelmühler, M. D. & Pinz, A., Mär 2020, IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). S. 3203-3211 8 S.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandForschungBegutachtung

    Open Access
  • What have we learned from deep representations for action recognition?

    Feichtenhofer, C., Pinz, A., Wildes, R. & Zisserman, A., 2018, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandForschungBegutachtung

    Prämien

    Incremental learning of object detectors using a visual shape alphabet

    Andreas Opelt (Empfänger/-in), Axel Pinz (Empfänger/-in) & Andrew Zisserman (Empfänger/-in), 2006

    Auszeichnung: Preise / Medaillen / Ehrungen

  • Projekte

    • 6 Abschlussdatum

    Creative Histories The Josefsplatz Experience

    Sormann, M. & Karner, K.

    1/06/0430/11/06

    Projekt: Foschungsprojekt

    UltraMap

    Klaus, A., Gruber-Geymayer, B., Karner, K. & Zebedin, L.

    1/02/0431/12/06

    Projekt: Foschungsprojekt

    3D Modeling from Visual Information

    Zach, C., Klaus, A., Bauer, J., Sormann, M., Karner, K. & Zebedin, L.

    1/01/0431/12/06

    Projekt: Foschungsprojekt