Galerie foto

2021, întâlinire a echipei de cercetare

Prima adunare fizică „pandemică” a echipei de cercetare cu respectarea măsurilor legale de siguranță.

DJI_0753_a1.MP4












Peisaje frumoase ale campusului nostru PRECIS de la Universitatea Politehnica din București, alături de membrii echipei noastre de cercetare surprinse în timpul unuia dintre zborurile noastre într-o zi caldă de toamnă din octombrie.

2020, UPB

Echipa noastră de cercetare SpaceTimeVision în acțiune la centrul de cercetare PRECIS, București.


2019, NeurIPS & EEML







Decembrie 18, 2019: Iulia Duta şi Andrei Liviu Nicolicioiu , la prezentarea articolului ce introduce modelul Recurrent Space-time Graph Neural Networks la conferinţa Neural Information Processing Systems (NeurIPS), la Vancouver, Canada. (imagine stânga).

Studenți din jurul lumii care studiază Machine Learning la EEML 2019, în România

5 iulie 2019: Aceasta este una dintre cele mai frumoase poze pe care le-am făcut în mulți ani! Văzând toți studenții noștri minunați și oaspeții de la Eastern European Machine Learning Summer School 2019, aici în frumosul parc Herastrau (Bucureşti, România), este absolut fantastic!

2019, colaborare cu liceul "Petru Cercel", Târgovişte

Colaborarea noastră distractivă și fructuoasă cu liceul Petru Cercel din Târgoviște, România. Mulțumim tuturor celor 16 voluntari harnici care au participat la etichetarea celui mai mare set de date video aeriene pentru segmentarea semantică, Ruralscapes.

Mai multe detalii găsiți în lucrarea noastră:

2019, Dagstuhl Seminar

La Seminarul Dagstuhl, în ianuarie 2019, unde am prezentat lucrările noastre privind învățarea descrierii videoclipurilor în limbaj natural folosind consensul rețelelor multiple.

Mai multe detalii găsiți în lucrarea noastră:


2018, Primul nostru zbor cu drona

Echipa noastră se distrează de minune în timp ce învață să piloteze drona pentru prima dată.

2017, Echipa noastră la ICCV


Echipa noastră a primit premiul pentru cea mai bună prezentare pentru articolul nostru ICCV, Creating Roadmaps in Aerial Images with Generative Adversarial Networks and Smoothing-Based Optimization.