Stage - Les réseaux génératifs adverses (GAN) pour l'analyse d'image et de vidéo H/F

2019-10-21T22:18:00.717

Information clé

Mathématiques et Algorithmes
Recherche, conception et développement
Etudiant
100 rue de paris 91300 massy, Ile De France, FRANCE
Stage, Temps complet, 6 mois
BAC+5
Jeune diplômé/Première expérience
Anglais Intermédiaire
MSY-19-DT-CECN-57211-78193

Description de la mission

Aujourd'hui, les traitements d'images sont présents dans de très nombreux domaines tels que la robotique, les véhicules autonomes, l'aide au pilotage d'avions, … Ces dernières années, les approches par apprentissage, et particulièrement par Deep Learning, ont produit des résultats au sommet de l'état de l'art.
L'entrainement et la performance des réseaux de neurones dépendent directement des données disponibles, et de la métrique de performance (loss) qui sera utilisée pour guider/récompenser le réseau, et le faire converger vers une solution intéressante. Quelle que soit la tâche à effectuer, qu'il s'agisse d'amélioration d'images (correction des flou, bruit, augmentation de la résolution), de détection / classification d'objets, de reconstruction de champs de mouvement, de carte de distance, etc., le manque de données et l'incapacité à bien définir la fonction de coût peuvent empêcher l'apprentissage de fournir des résultats satisfaisants. Une approche pour pallier ces problèmes est l'utilisation de réseaux adverses génératifs (GANs), qui permettent d'une part de produire des données via le générateur, et d'autre part d'approximer une fonction de coût via le discriminateur. Leurs applications sont bien plus larges que ces éléments, et ils peuvent permettre de générer des images réalistes, de transformer des images synthétiques en images réalistes, etc.
Le développement des GANs a explosé ces dernières années, de par les applications multiples, mais aussi pour faire face aux problèmes et difficultés de convergence dont ils souffrent. L'objectif de ce projet est d'étudier les principales familles de GANs, leurs avantages/inconvénients, adaptabilité à un type ou autre de problème, et de rendre leur utilisation plus systématique dans de nombreux problèmes en comprenant leurs spécificités et les paramètres qui rendent leur convergence possible.
Les applications considérées pour cette étude pourront être la restauration d'images et vidéos, la correction de turbulences atmosphériques, le transfert de domaine/style, la génération d'images, etc.
Au sein de l'équipe Traitement d'Images de Safran Electronics and Defense (SED), vous aurez la mission de développer et tester les réseaux GAN principaux, d'étudier leur applicabilité à divers problèmes de traitement d'images, via une compréhension des facteurs de convergence par exemple. Le candidat travaillera dans une librairie de deep learning en Python existante, dans laquelle il insèrera les nouvelles approches de l'état de l'art et les éventuelles améliorations, pour permettre une utilisation de ces outils de manière générique pour diverses applications qui démontreront la performance des GANs pour nos problèmes de traitement d'images.

Votre profil

Vous êtes actuellement en formation scientifique spécialisée en mathématiques appliquées, traitement d'image.
Compétences techniques : Deep Learning, Traitement du Signal et des Images, Mathématiques Appliquées, Python/PyTorch
Qualités requises : Rigueur, Capacités d'analyse et de, Synthèse

Entité de rattachement

Safran Electronics & Defense

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de la propulsion et des équipements aéronautiques, de l'espace et de la défense. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie plus de 92 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 21 milliards d'euros en 2018. Safran occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Pour répondre à l'évolution des marchés, le Groupe s'engage dans des programmes de recherche et développement qui ont représenté en 2018 des dépenses d'environ 1,5 milliard d'euros.

Safran est classé dans le Top 100 Global Innovators de Thomson Reuters ainsi que dans le palmarès « Happy at work » des sociétés où il fait bon vivre. Le Groupe est en 4ème position du classement Universum des entreprises préférées des jeunes ingénieurs en France.

Safran Electronics & Defense est un leader mondial de solutions et de services en optronique, avionique, électronique et logiciels critiques, pour les marchés civils et de défense. La société équipe notamment plus de 1000 navires, 25 000 véhicules terrestres et 10 000 avions à travers le monde.

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