La direction Soft est une direction Métier transverse, elle a pour missions de :
- Concevoir, inventer et développer du logiciel de qualité, à la pointe de l'état de l'art, répondant aux besoins des clients d'Orange.
- Assurer la maintenance évolutive tout au long de la vie du logiciel.
- Favoriser l'utilisation et la création d'API et d'open source.
- Rechercher une approche Data Driven et Cloud Ready dans nos nouvelles architectures.
- Généraliser les modes Devops et NoOps à l'ensemble des écosystèmes afin de déployer plus vite et plus souvent nos services.
- Promouvoir le travail en équipes intégrées pluridisciplinaires.
- Accompagner l'agilité et le mode produit au sein de nos développements.
- Participer activement au développement de la culture software d'Orange.
- Animer la communauté métier du développement logiciel.
- Accompagner l'innovation du Groupe à travers la créativité qu'offre le code.
La Direction Soft s'appuie sur l'expertise métier de 350 personnes réparties sur 11 villes en France, en association avec les Orange Labs Internationaux (Inde, Chine, Roumanie, Egypte, Pologne et Tunisie).
Sujet du stage : Représentation neuronale d'une vidéo 3D
NeRF est une représentation neuronale d'une représentation 3D d'une scène, calculée à partir d'un ensemble d'images prises tout autour de la scène. L'idée principale de ce stage est d'ajouter un traitement temporel pour pouvoir rendre une vidéo 3D.
NeRF donne les informations 3D (couleur, transparence) en fonction de (x, y, z, azimut, élévation) (ie : la position + l'angle de vue). Une évolution de ce réseau serait proposée pour donner la même information en fonction de (x, y, z, azimut, élévation, temps). Le résultat serait une vidéo 3D, lisible avec un casque de réalité virtuelle, de n'importe quel point de vue.
Activités principales :
1. lire la documentation sur NeRF et l'entrainer sur notre cluster GPU
2. effectuer une capture d'échantillon dans notre studio de capture vidéo 3D, comme matériel d'entrée pour l'activité
3. état de l'art sur l'intégration du temps dans la représentation implicite neuronale. Cela impliquera la lecture d'articles identifiés sur le sujet ([3]), mais aussi la recherche de publications plus récentes sur le sujet
4. mettre en oeuvre un réseau de représentation vidéo 3D
5. tester les limites de l'architecture proposée (taille de la scène, complexité, durée de la vidéo), et l'intérêt d'augmenter la taille du réseau.
Références à lire/à écouter :
[1] Srinivasan et al. Pushing the boundaries of view extrapolation with multiplane images. In CVPR, 2019.
v=aJqAaMNL2m4
[2] Mildenhall et al. Nerf : Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis. In ECCV, 2020.
[3] Li, Tianye, et al. "Neural 3d video synthesis." arXiv preprint arXiv :2103.02597 (2021)
Vous préparez actuellement une formation de niveau Bac +5 (école d'ingénieurs, école d'informatique, université...)
Compétences / connaissances :
- Expérience en développement python et / ou C++.
- Compétences en mathématiques solides.
- Connaissance des réseaux de neurones.
- Toute compétence sur tensorflow ou pytorch serait un plus.
Vous disposez d'un niveau professionel en anglais (C1).
Vous avez de l'appétence pour les algorithmes et concepts mathématiques avancés.
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25-03-2024
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