Détection par deep learning pour l'auto-protection en contexte de donnée frugale F/H

Le succès du deep learning pour dans le domaine de la vision par ordinateur est incontestable, en particulier pour la détection. Safran témoigne d'une expertise dans le développement et la maîtrise de ces outils.
Par ailleurs, Safran Electronics and Defense développe des solutions d'autoprotection par traitement d'images pour la Défense. L'objectif du stage est donc d'adapter un réseau de neurones à une application de détection d'événement fugace. Pour cela, le/la stagiaire devra travailler sur l'architecture d'un réseau adapté au problème, ainsi que sur la stratégie d'apprentissage et l'exploitation des données associées. En effet, le domaine militaire exige de pouvoir travailler avec des bases de données réduites, pour lesquelles il faudra mettre en place des stratégies d'apprentissage particulières.
Après une phase de veille technologique, vous serez en charge des tâches suivantes :
- Sélection et traitement des bases d'apprentissage
- Choix d'une architecture de réseau adaptée au problème
- Entraînement du réseau en contexte de donnée frugale
- Evaluation de la solution
Le/La candidat·e retenu pour ce stage sera intégré dans l'équipe métier Traitement d'Images du centre Safran Electronics & Defense de Massy. Afin de mener à bien ces tâches, vous travaillerez en collaboration avec votre tuteur et les autres membres de l'équipe.

Autonome, ayant de solides connaissances en mathématiques appliquées, vous être très intéressé·e par le traitement d'images et souhaitez acquérir une expérience en traitement d'images ainsi qu'en Deep Learning. Vous connaissez le langage Python et le framework Pytorch.