Modèle de synthèse de stage

Forum synthèse référentiel synthèse Open-source wiki IdeaStation la synthèse est construite par la Communauté, pour la communauté. Vous pouvez le modifier en fonction de vos besoins ou soumettre de nouvelles fonctionnalités pour les futures versions. [1] J. Achenbach, T. Waltemate, M. Erich Latoschik, et M. Botsch. 2017. génération rapide d`humains virtuels réalistes. Dans les actes du 23e ACM-VRST` 17 [2] Alldieck, T., Magnor, M.

A., Xu, W., Theobalt, C., & Pons-Moll, G. (2018). Reconstruction vidéo basée sur les modèles 3D People. arXiv préimpression arXiv: 1803.04758. Téléchargez la nouvelle version aujourd`hui pour avoir accès à toutes les fonctionnalités de synthèse. Synthèse: une technologie Autodesk est un simulateur de robotique Open source construit par des étudiants pour les étudiants. L`équipe est composée de stagiaires du secondaire qui sont membres d`équipes de robotique FRC ou FTC dans le nord-ouest du Pacifique. La synthèse a été créée pour sensibiliser à la modélisation 3D et à la conception robotique dans la communauté FIRST. Les équipes peuvent exporter leurs modèles CAO de robots via des plug-ins pour Inventor et Fusion360 pour tester leurs conceptions avec la pratique du pilote, l`émulation de code robot, la stratégie et plus encore. La synthèse est un simulateur pour les équipes de robotique pour concevoir, tester et expérimenter avec leur robot. .

Color constancy vise à estimer la couleur de la source de lumière dans l`image. De nombreuses tâches de traitement d`image telles que la compréhension de la scène peuvent bénéficier de la constance des couleurs en utilisant les couleurs d`objet corrigées. Le but de ce stage est d`explorer et de proposer un nouveau cadre basé sur le réseau neuronal convolutionnel (CNNs) pour obtenir l`estimation des Illuminants pour le traitement de la constance des couleurs. La comparaison avec les méthodes traditionnelles doit être effectuée au moyen d`un test utilisateur. Mots-clés: transformation de la parole, apprentissage approfondi, apprentissage automatique, réseaux conflictuelles cohérents par cycle. Compétences: programmation MATLAB/Python/C, idéalement avec l`expertise de traitement d`image capacité d`écrire bien-structure et code documenté bon écrit et parlé anglais excellentes compétences de travail d`équipe car le stage fait partie d`un projet plus vaste, impliquant de membres de l`équipe aptitude à travailler indépendamment compétences: mathématiques appliquées, traitement du signal, programmation, vision par ordinateur, machine/deep learning….. Références-Zhou, Xingyi, Qixing Huang, Xiao Sun, Xiangyang Xue, et yichen Wei. « Transfert faiblement supervisé pour l`estimation de posture humaine 3D dans la nature. » arXiv préimpression arXiv: 1704.02447 (2017). -Newell, Alejandro, Kaiyu Yang, et Jia Deng.

« Réseaux de sablier empilés pour l`estimation de la pose humaine. » Dans Conférence européenne sur la vision par ordinateur, pp. 483-499. Springer international Publishing, 2016. . . . Compétences: apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, vision par ordinateur, traitement vidéo/image, PyTorch, TensorFlow ou frameworks d`apprentissage profond keras, Python ou C++. Compétences: vision par ordinateur, C++, mathématiques, anglais, motivé par la recherche. . Ce stage se concentrera sur la reconstruction 3D du corps humain. Virtual Body permet de générer des avatars personnalisés qui sont de plus en plus nécessaires en VR, AR, Gaming et de nombreuses autres applications virtuelles. Il contribue à augmenter l`incarnation et la prévention de la cybermaladie.

Le stagiaire sera inclus dans le laboratoire immersif au sein du groupe Virtual production de Technicolor Rennes. Plusieurs outils et pièces de logiciels développés par l`équipe sont disponibles et seront améliorés.