Après avoir obtenu un MSc&T en Artificial Intelligence & advanced Visual Computing (AI-VIS) au sein de l'École polytechnique, Anh-Quan publie sa première thèse de Doctorat intitulé "MonoScene: Monocular 3D Semantic Scene Completion"!
Actualité sur l'un de nos brillants Alumni !
Qui est Anh-Quan ?
Anh Quan est titulaire d'un Master of Science & Technology (MSc&T) en Artificial Intelligence & Advanced Visual Computing de l'École polytechnique, d'un Master en Data Science de Telecom Paris et de l'Université Paris-Saclay et d'un BSc en Computer Science de l'Université de Science et de Technologie de Hanoi (USTH).
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Que devient-il ?
Actuellement doctorant dans le groupe "Computer Vision" au sein de la RITS team, Inria Paris, ses recherches portent sur la reconnaissance d'une scène 3D à partir d'une image 2D, sous la supervision de Raoul de CHARETTE.
Anh Quan a soumis son premier travail à la conférence CVPR, la première conférence en Computer Vision et Machine Learning. Nous sommes heureux de savoir que son premier article de thèse "MonoScene: Monocular 3D Semantic Scene Completion" vient d'être accepté !
Passionné par son projet de recherche, Anh-Quan précise :
« Grâce au Master of Science & Technology AI-VIS, j'ai été exposé à un large éventail de sujets passionnants et exigeants en IA. Parmi ces sujets, je suis profondément intéressé par l'infographie, qui étudie comment représenter et restituer numériquement des formes 3D et qui permet d'extraire des informations de l'image.
Je rêvais d'associer ces deux sujets, de rendre les ordinateurs capables de comprendre des scènes 3D à partir d'observations 2D telles que prédire la forme, la classe, la position et l'orientation 3D des objets (par exemple une voiture, un Homme ou un arbre) et son environnement à partir d'images.
Il s'agit d'un sujet de recherche complexe et de longue durée, bien qu'il soit insignifiant pour l'homme. J'ai donc décidé de poursuivre mes études avec un Doctorat en vision par ordinateur 3D dans le but de développer des méthodes d'IA capables de reconstruire un scène 3D complète à partir d'une seule image. Étant donné que ces méthodes ne nécessitent que des caméras, elles ouvriraient la voie à une large gamme d'applications en réalité virtuelle, réalité augmentée et robotique dans les smartphones, les drones et les voitures qui nécessitaient traditionnellement des capteurs 3D moins compacts, plus chers et plus intrusifs. »
