STAGE - Deep Learning pour la génération de scènes 3D à partir de données visuelles (F/H)

Que diriez-vous de rejoindre l’équipe Home & Lifestyle Twin qui s’intéresse aux problématiques liées aux environnements de dimension massive mixant le réel et le virtuel et générant des quantités de données complexes nécessitant l’automatisation de leur traitement et de leur analyse afin d’en extraire une connaissance et des modèles à forte valeur ajoutée ?

La génération d’environnements virtuels 3D est devenue de plus en plus populaire ces dernières années : de la création de vastes environnements réalistes à l’évaluation de composants industriels, les domaines d’application sont très variés. Cette démocratisation amène à un nombre très important de données que l’on peut dorénavant exploiter, notamment grâce à des approches de Deep Learning, pour s’intéresser notamment à l’automatisation de la création de nouveaux environnements virtuels grâce à ces méthodes.

Vos Missions

Nous proposons de nous intéresser dans ce stage à la génération automatique de scènes 3D à partir d’images et de scans de pièces sous la forme de nuages de points. Le but est de reproduire une scène d’intérieur réelle dans un environnement virtuel le plus efficacement possible. La fidélité par rapport à la scène réelle et la sémantique extraite seront primordiales afin de rendre cette scène 3D virtuelle facilement éditable par les utilisateurs. Pour y parvenir, les technologies de l’état de l’art en vision par ordinateur seront particulièrement étudiées.

Vous aurez de ce fait dans un premier temps à établir une recherche bibliographique puis déterminer la méthode la plus adaptée pour répondre au problème posé. Une implémentation de la méthode sera ensuite mise en œuvre. Enfin, une démonstration des résultats clôturera le stage.