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[:fr]Rapport d’activité de l’équipe MM[:en]Activity report of the MM team[:it]Rapporto d’attività HCERES[:]

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[:fr][slideshare id=131600499&doc=mmhceres-190213082651][:en]I presented the team activity report in the context of the HCERES evaluation of the lab.
[slideshare id=131600499&doc=mmhceres-190213082651][:it]J’ai présenté les activités de l’équipe à l’occasion de l’évaluatin HCERES du laboratoire.
Voici le rapport d’activité 2013-2018 de l’équipe Multimédia.

[slideshare id=131600499&doc=mmhceres-190213082651][:]

Deep learning, Publication, Recherche

[:fr]Poster MMSP 2018[:en]Poster MMSP 2018[:]

[:fr]Le poster sur l’évaluation de qualité des techniques de compression basées sur l’apprentissage profond – article publié à la conférence IEEE Multimedia Signal Processing 2018 : « Quality assessment of deep-learning based image compression »

 

[slideshare id=132238942&doc=postermmsp2018web-190218143634&type=d][:en] »Quality assessment of deep-learning based image compression »

 

[slideshare id=132238942&doc=postermmsp2018web-190218143634&type=d][:it] »Quality assessment of deep-learning based image compression »

 

[slideshare id=132238942&doc=postermmsp2018web-190218143634&type=d][:]

Conférence, Prix, Publication

Best student paper award

[:fr]L’article « View-dependent compression of digital hologram based on matching pursuit »,  par A. El Rhammad, P. Gioia, A. Gilles, M. Cagnazzo, B. Pesquet-Popescu, paru dans SPIE Photonics Europe, vol. 10679 (Avril 2018, Strasbourg, France) a reçu le prix de meilleur article d’étudiant. Félicitations à Anas !

http://spie.org/conferences-and-exhibitions/photonics-europe/best-student-paper-awards[:en]Our paper « View-dependent compression of digital hologram based on matching pursuit »,  byA. El Rhammad, P. Gioia, A. Gilles, M. Cagnazzo, B. Pesquet-Popescu, published in SPIE Photonics Europe, vol. 10679 (Avril 2018, Strasbourg, France) has been awarded by the Best Student Paper Award. Congratulations to Anas !

http://spie.org/conferences-and-exhibitions/photonics-europe/best-student-paper-awards[:it]L’articolo « View-dependent compression of digital hologram based on matching pursuit »,  di A. El Rhammad, P. Gioia, A. Gilles, M. Cagnazzo, B. Pesquet-Popescu, pubblicato in SPIE Photonics Europe, vol. 10679 (Avril 2018, Strasbourg, France) ha ricevuto il premio di miglior articolo nella categoria Student Paper. Complimenti Anas!

http://spie.org/conferences-and-exhibitions/photonics-europe/best-student-paper-awards[:]

Compression, Deep learning, Publication

[:fr]Article accepté – MMSP[:en]Article accepted – MMSP 2018[:it]Articolo accettato – MMSP 2018[:]

[:fr]Notre article sur l’estimation de la qualité des images compressées avec les techniques basées sur l’apprentissage profond a été accepté dans la conférence IEEE Multimedia Signal Processing 2018 (MMSP) [1].

Dans cet article nous utilisons 2 parmi les plus récentes méthodes de compression basées sur le DL, développées respectivement par Ballé et al. [2] et par Toderici et al. [3]. Les images compressés avec ces méthodes ont été évaluées par un panel d’une vingtaine de personnes. Nous avons également considéré des images compressées avec des techniques « classiques » (HEVC-INTRA (BPG) et  JPEG2000).  Nous avons trouvé que la qualité subjective est souvent meilleure que JPEG2000, et en tout cas très proche. Par contre BPG a encore des meilleurs résultats en moyenne, même si sur certaines images la méthode [3] est la meilleure.

RDV sur [1] pour plus de détails! (Le PDF de cet article sera prochainement disponible).

[1] G. Valenzise, A. Purica, V. Hulusic, M. Cagnazzo. « Quality Assessment of Deep-Learning-Based Image Compression ». To appear in IEEE Multimedia Signal Processing Workshop, 2018.

[2] J. Ballé, V. Laparra, and E. P. Simoncelli, “End-to-end optimized image compression,” in Int. Conf. on Learning Representations (ICLR), Toulon, France, Apr. 2017.

[3] G. Toderici, D. Vincent, N. Johnston, S. J. Hwang, D. Minnen, J. Shor, and M. Covell, “Full resolution image compression with recurrent neural networks,” in IEEE Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, Hawaii, USA, Jul. 2017, pp. 5435–5443.[:en]

Our article on  quality assessment of compressed images with deep learning techniques has been accepted in the IEEE Multimedia Signal Processing 2018 (MMSP) conference [1].

In this article we use two of the most recent compression methods based on DL, developed respectively by Ballé et al. [2] and by Toderici et al. [3]. The images compressed with these methods were evaluated by a panel of around twenty people. We also considered images compressed with « classical » techniques (HEVC-INTRA (BPG) and JPEG2000). We found that the subjective quality is often better than JPEG2000, and in any case very close. On the other hand, BPG still has better results on average, even if on certain images the method [3] is the best one.

RDV on [1] for more details! (The PDF of this article will be available soon).

[1] G. Valenzise, ​​A. Purica, V. Hulusic, M. Cagnazzo. « Quality Assessment of Deep-Learning-Based Image Compression ». To appear in IEEE Multimedia Signal Processing Workshop, 2018.

[2] J. Ballé, V. Laparra, and E. P. Simoncelli, « End-to-end optimized image compression, » in Int. Conf. on Learning Representations (ICLR), Toulon, France, Apr. 2017.

[3] Toderici G., Vincent D., Johnston N., Hwang S., Minnen D, Shor J., Covell M., « Full resolution image compression with recurrent neural networks, » in IEEE Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, Hawaii, USA, Jul. 2017, pp. 5435-5443.

[:it]Il nostro articolo sulla stima della qualità delle immagini compresse con tecniche di deep learning è stato accettato nella conferenza IEEE Multimedia Signal Processing 2018 (MMSP) [1].

In questo articolo utilizziamo due dei più recenti metodi di compressione basati su DL sviluppati rispettivamente da Ballé et al. [2] e di Toderici et al. [3]. Le immagini compresse con questi metodi sono state valutate da un panel di circa venti persone. Abbiamo anche considerato immagini compresse con tecniche « classiche » (HEVC-INTRA (BPG) e JPEG2000). Abbiamo riscontrato che la qualità soggettiva è spesso migliore di JPEG2000 e, in ogni caso, molto vicina ad essa. D’altra parte BPG ha ancora risultati migliori in media, anche se su determinate immagini il metodo [3] è il migliore.

RDV su [1] per maggiori dettagli! (Il PDF di questo articolo sarà presto disponibile).

[1] G. Valenzise, ​​A. Purica, V. Hulusic, M. Cagnazzo. « Valutazione della qualità della compressione dell’immagine basata sull’apprendimento profondo ». Per apparire in IEEE Multimedia Signal Workshop, 2018.

[2] J. Ballé, V. Laparra ed E. P. Simoncelli, « compressione dell’immagine ottimizzata end-to-end », in Int. Conf. sulle rappresentazioni di apprendimento (ICLR), Tolone, Francia, aprile 2017.

[3] Toderici G., Vincent D., Johnston N., Hwang S., Minnen D, Shor J., Covell M., « Compressione dell’immagine a piena risoluzione con reti neurali ricorrenti », in IEEE Int. Conf. su Computer Vision e Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, Hawaii, USA, lug. 2017, pp. 5435-5443.[:]

Nouveau

[:fr]Nouveaux arrivants[:en]Newcomers[:it]Nuovi arrivi nel gruppo[:]

[:fr]Chiara Scolavino et Ciro Assediato rejoignent l’équipe pour effectuer leur stage de fin d’étude (diplôme d’ingénieur de l’université de Naples)[:en]Chiara Scolavino and Ciro Assediato join the team for their master degree final stage.[:it]Benvenuti Ciro Assediato e Chiara Scolavino! Chiara e Ciro resteranno tre mesi nel gruppo per effettuare parte della loro tesi di laurea. Il loro argomento è la sintesi di punti di vista virtuali per il video multi-view.[:]