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Stage de recherche - Modélisation géométrique implicite à base de réseaux de neurones (F/H/NB)
1 year ago
Description du poste
Contexte de recherche
La représentation d’objets 3D avec des réseaux de neurones a attiré beaucoup d’attention au cours des deux dernières années [1]. Alors que ces méthodes on bien démontrer leur utilité dans un contexte de rendu de scène 3D complexes [2-3], elles ne réussissent pas à reconstruire la géométrie sous-jacente d’une manière précise. Plus récemment, des efforts ont été consacrés à la modélisation géométrique avec des réseaux de neurones [4, 5]. Cela élargira l'utilisation de ce type de représentation implicite au-delà du rendu et les rendra ainsi plus utile dans un contexte de jeu vidéo.
Missions :
Dans ce stage, nous visons à explorer des méthodes permettant de modéliser la géométrie d’un monde 3D complexe par un réseau de neurone afin de pouvoir étudier le potentiel de ces représentations dans un contexte différent au rendu (ex : navigation, collision, IA, etc.).
References
[1] Xie, Yiheng, et al. "Neural fields in visual computing and beyond." Computer Graphics Forum. Vol. 41. No. 2. 2022
[2] Mildenhall, Ben, et al. "Nerf: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis." Communications of the ACM Vol 65. No 1. 2021
[3] Müller, Thomas, et al. "Instant neural graphics primitives with a multiresolution hash encoding." ACM SIGGRAPH 2022 Conference Proceedings .
[4] Yariv, Lior, et al. "Multiview neural surface reconstruction by disentangling geometry and appearance." Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020).
[5] Yang, Guandao, et al. "Geometry processing with neural fields." Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021).
Qualifications
- Vous êtes en fin d’étude de niveau Bac+5, issu.e d’une école d’ingénieur ou d’un master recherche;
- Vous avec des connaissances solides en mathématiques et informatique
- Vous avez acquis des compétences en apprentissage machine, apprentissage profond, ou apprentissage par renforcement, et les avez mobilisées en utilisant des librairies Python adaptées
- Votre niveau d’anglais vous permet de travailler dans une équipe internationale et de communiquer aisément avec des interlocuteurs non francophones.
Informations supplémentaires
Processus de recrutement :
- Entretien téléphonique avec l’une de nos recruteuses
- Test technique
- Entretien avec une Senior Data Analyst et un membre de la squad Online Services
Si votre candidature n’est pas retenue, vous recevrez une réponse négative.
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