Deep-based reference pictures generation for video coding PhD Intern

About InterDigital

InterDigital is a global research and development company focused primarily on wireless, video, artificial intelligence (“AI”), and related technologies. We design and develop foundational technologies that enable connected, immersive experiences in a broad range of communications and entertainment products and services. We license our innovations worldwide to companies providing such products and services, including makers of wireless communications devices, consumer electronics, IoT devices, cars and other motor vehicles, and providers of cloud-based services such as video streaming. As a leader in wireless technology, our engineers have designed and developed a wide range of innovations that are used in wireless products and networks, from the earliest digital cellular systems to 5G and today’s most advanced Wi-Fi technologies. We are also a leader in video processing and video encoding/decoding technology, with a significant AI research effort that intersects with both wireless and video technologies. Founded in 1972, InterDigital is listed on Nasdaq.

InterDigital is a registered trademark of InterDigital, Inc.

For more information, visit: www.interdigital.com.

InterDigital R&I Center in Rennes, France, is looking for a PhD researcher in deep-based video coding. The offer takes place in a research project focused on 2D video coding, deeply involved in standardization (MPEG, VCEG, JVET).

The InterDigital team has a very strong presence and recognition in MPEG and JVET in the conventional and deep-learning based video coding fields and activities. If deep-learning solutions are starting to demonstrate high-performance coding efficiency, they still remain below the state-of-the-art conventional solutions (for example, the latest MPEG video coding standard named VVC, or even more the currently exploratory model developed by JVET, named ECM).

The objective of the PhD thesis is to explore new coding algorithms based on deep-learning solutions, focused on the improvement of interprediction by using deep solutions to generate more accurate reference pictures. The main aim is to significantly improve the coding efficiency compared to the prior-art solutions. The challenge is to develop performing deep-learning based coding tools, that are generic enough so that they can be inserted into a conventional video coding architecture, as well as in a full end-to-end deep-based video coding solution. Complexity issues are also key in this work.

The PhD researcher will develop and implement innovative deep-based video coding algorithms, using reference software implementations of the most recent technologies developed by JVET or MPEG. The researcher will have opportunities to participate to the external promotion of R&I technologies via contribution to standards, publications, conferences. A high scientific understanding is required to execute her/his role in a team of InterDigital experts and in the external scientific community.

MAIN RESPONSIBILITIES

The PhD researcher will:

• Follow-up the state-of-art of published research and standardization in the field of Deep learning and Video Coding.

• Propose and implement new algorithms for video coding, in collaboration with the research team in the field of Video Coding and Deep Learning.

• Participate to the innovation effort through invention disclosures.

• Demonstrate and promote results in contributions to standards, peered-review journals and conferences.

PROFILE

• School engineer diploma or master degree in computer science with some knowledge and practice in at least one of deep learning, machine learning, signal processing and/or related fields.

• Interest in Computer Vision and/or image processing and Deep/Machine Learning.

• Experience in software implementation: C/C++, Windows/Linux, Python, TensorFlow.

• Team spirit, enthusiastic, motivated, and creative attitude.

• Good communication skills and ability to present his activities internally and externally,

• Fluent English mandatory, French appreciated.

Location: Rennes, France

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À propos d'InterDigital

InterDigital est une société de recherche et développement d'envergure mondiale, principalement centrée sur les technologies sans fil, la vidéo, l'intelligence artificielle (« IA ») et les domaines connexes. Nous concevons et développons des technologies fondamentales qui rendent possibles des expériences connectées et immersives dans une large gamme de produits et de services de communication et de divertissement. Nous concédons nos innovations sous licence dans le monde entier à des entreprises qui proposent ces produits et services, parmi lesquelles les fabricants d'appareils de communication sans fil, d'électronique grand public, d'objets connectés (IoT), d'automobiles et d'autres véhicules à moteur, ainsi que les fournisseurs de services en nuage comme la diffusion vidéo en streaming. Leader des technologies sans fil, nos ingénieurs ont conçu et mis au point un large éventail d'innovations utilisées dans les produits et les réseaux sans fil, depuis les premiers systèmes cellulaires numériques jusqu'à la 5G et aux technologies Wi-Fi les plus avancées d'aujourd'hui. Nous sommes également un acteur de référence du traitement vidéo et des technologies de codage et de décodage vidéo, avec un effort de recherche important en IA, à la croisée des technologies sans fil et vidéo. Fondée en 1972, InterDigital est cotée au Nasdaq.

InterDigital est une marque déposée d'InterDigital, Inc.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur : www.interdigital.com.

Le centre R&I d'InterDigital à Rennes, en France, recherche un doctorant ou une doctorante en codage vidéo fondé sur l'apprentissage profond. Cette offre s'inscrit dans un projet de recherche consacré au codage vidéo 2D, fortement impliqué dans la normalisation (MPEG, VCEG, JVET).

L'équipe InterDigital jouit d'une présence et d'une reconnaissance très fortes au sein de MPEG et de JVET, dans les domaines et les activités du codage vidéo conventionnel comme du codage vidéo fondé sur l'apprentissage profond. Si les solutions fondées sur l'apprentissage profond commencent à démontrer une efficacité de codage élevée, elles restent encore en deçà des meilleures solutions conventionnelles (par exemple la dernière norme de codage vidéo MPEG, nommée VVC, ou plus encore le modèle actuellement exploratoire développé par JVET, nommé ECM).

L'objectif de la thèse est d'explorer de nouveaux algorithmes de codage fondés sur des solutions d'apprentissage profond, en se concentrant sur l'amélioration de l'inter-prédiction par le recours à des solutions profondes pour générer des images de référence plus précises. Le but principal est d'améliorer significativement l'efficacité de codage par rapport aux solutions de l'état de l'art. Le défi consiste à développer des outils de codage performants fondés sur l'apprentissage profond, suffisamment génériques pour pouvoir être intégrés aussi bien dans une architecture de codage vidéo conventionnelle que dans une solution de codage vidéo entièrement de bout en bout fondée sur l'apprentissage profond. Les questions de complexité sont également essentielles dans ce travail.

Le doctorant ou la doctorante développera et implémentera des algorithmes innovants de codage vidéo fondés sur l'apprentissage profond, en s'appuyant sur les implémentations logicielles de référence des technologies les plus récentes développées par JVET ou MPEG. La personne recrutée aura l'occasion de participer à la promotion externe des technologies R&I par des contributions aux normes, des publications et des conférences. Un haut niveau de compréhension scientifique est requis pour tenir ce rôle au sein d'une équipe d'experts InterDigital et dans la communauté scientifique externe.

PRINCIPALES RESPONSABILITÉS

Le doctorant ou la doctorante devra :

• Suivre l'état de l'art de la recherche publiée et de la normalisation dans le domaine de l'apprentissage profond et du codage vidéo.

• Proposer et implémenter de nouveaux algorithmes de codage vidéo, en collaboration avec l'équipe de recherche dans le domaine du codage vidéo et de l'apprentissage profond.

• Participer à l'effort d'innovation par des déclarations d'invention.

• Présenter et valoriser les résultats par des contributions aux normes, des revues à comité de lecture et des conférences.

PROFIL

• Diplôme d'ingénieur ou master en informatique, avec des connaissances et une pratique dans au moins l'un des domaines suivants : apprentissage profond, apprentissage automatique, traitement du signal ou domaines connexes.

• Intérêt pour la vision par ordinateur et/ou le traitement d'images ainsi que pour l'apprentissage profond et automatique.

• Expérience en développement logiciel : C/C++, Windows/Linux, Python, TensorFlow.

• Esprit d'équipe, enthousiasme, motivation et créativité.

• Bonnes qualités de communication et capacité à présenter ses travaux en interne comme en externe.

• Anglais courant indispensable, français apprécié.

Lieu : Rennes, France

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