Towards a Better Understanding of the Ceramic Traditions in the Middle Euphrates Region

Le travail présenté ici s'appuie sur du matériel céramique provenant de seize sites de la région du Moyen- Euphrate. Ce matériel est issu de couches généralement datées de la fin du Bronze Ancien et du début du Bronze Moyen. Cette étude cherche à mettre en évidence une rupture ou une césure dans le développement de la céramique, qui pourrait indiquer une interruption dans l'occupation des sites étudiés. En dehors de quelques sites, les formes évoluent graduellement des "types anciens" aux "types récents" ; cette évolution continue montre, tout au moins d'après ce que révèlent les assemblages céramiques, que la région est restée habitée en permanence. Des différences existent entre une partie nord et une partie sud de la région, qui pourraient s'expliquer par l'effet de sphères d'influence contrastées. Cependant, d'après les résultats de l'étude, il est impossible de mettre en évidence une crise économique ou écologique générale dans cette région.Finkbeiner Uwe. Towards a Better Understanding of the Ceramic Traditions in the Middle Euphrates Region. In: Sociétés humaines et changement climatique à la fin du troisième millénaire: une crise a-t-elle eu lieu en Haute Mésopotamie? Actes du Colloque de Lyon (5-8 décembre 2005) Istanbul : Institut Français d'Études Anatoliennes-Georges Dumézil, 2007. pp. 117-138. (Varia Anatolica, 19

Single-Shot 3D Detection of Vehicles from Monocular RGB Images via Geometrically Constrained Keypoints in Real-Time

In this paper we propose a novel 3D single-shot object detection method for detecting vehicles in monocular RGB images. Our approach lifts 2D detections to 3D space by predicting additional regression and classification parameters and hence keeping the runtime close to pure 2D object detection. The additional parameters are transformed to 3D bounding box keypoints within the network under geometric constraints. Our proposed method features a full 3D description including all three angles of rotation without supervision by any labeled ground truth data for the object's orientation, as it focuses on certain keypoints within the image plane. While our approach can be combined with any modern object detection framework with only little computational overhead, we exemplify the extension of SSD for the prediction of 3D bounding boxes. We test our approach on different datasets for autonomous driving and evaluate it using the challenging KITTI 3D Object Detection as well as the novel nuScenes Object Detection benchmarks. While we achieve competitive results on both benchmarks we outperform current state-of-the-art methods in terms of speed with more than 20 FPS for all tested datasets and image resolutions