Stage - Adaptation de domaine pour la détection et la reconnaissance de petits véhicules par IA H/F

2020-10-15T09:05:09.457

Key information

Mathematics and algorithms
Research, design and development
Student
21 av gros chêne 95610 eragny, Ile De France, FRANCE
Internship / Student, Full-time, 6 mois
Master Degree
First experience
ERA-21-DT-CESGM-67865-84544

Job description

Acteur majeur de l'Optronique de Défense en Europe, SAFRAN E&D conçoit, produit et assure le support d'équipements de guidage infrarouge ou multimodes. Leur fonctionnement combine étroitement plusieurs savoir-faire de pointe : l'imagerie (laser, visible ou infrarouge), la stabilisation de plateformes, le traitement d'images mais aussi les senseurs inertiels et l'électronique critique.

Au sein du pôle traitement d'images de l'Unité de Développement Système Autodirecteurs, le stage porte sur l'étude de chaînes algorithmiques innovantes (Deep Learning, Transfer Learning) pour la détection et la reconnaissance de véhicules faiblement résolus en imagerie aéroportée.

Complementary description

Les travaux que nous proposons de réaliser au cours de ce stage visent à concevoir et développer des algorithmes innovants de détection et reconnaissance de véhicules dans des séquences d'images.

Les techniques les plus performantes pour cette tâche reposent sur l'exploitation de réseaux de neurones convolutionnels profonds (Deep Learning). Les performances de ces méthodes, pour des applications opérationnelles, restent à être améliorées notamment à cause de la problématique des bases d'images d'apprentissage réelles trop peu nombreuses pour couvrir tous les domaines d'usages.

L'enjeu principal de ce stage sera donc de mettre au point des méthodes permettant d'entraîner des détecteurs d'objets avec des données de synthèse, disponibles en quantités illimitées.

Cela fait intervenir un problème « d'adaptation de domaine » : les images synthétiques étant qualitativement différentes des images réelles, il faut pouvoir entraîner un modèle invariant au style de l'image (synthétique/réel) tout en restant capable de discriminer son contenu (la classe de l'objet observé).

Selon les résultats obtenus, des publications pourront être faites dans des conférences nationales et internationales.

Job requirements

Vous êtes élève ingénieur d'une école à dominante Traitement d'image.

Vous avez un background solide en mathématiques appliquées et en programmation Expérience de codage en Python/PyTorch/TensorFlow/C++/bash sous Windows/Linux.

Vous avez un bon contact humain, de la curiosité, un bon esprit de synthèse et un intérêt fort pour la recherche et le développement de nouvelles méthodes alors postulez dès maintenant !

Company information

Safran Electronics & Defense

Safran is an international high-technology group, operating in the aviation (propulsion, equipment and interiors), defense and space markets. Its core purpose is to contribute to a safer, more sustainable world, where air transport is more environmentally friendly, comfortable and accessible. Safran has a global presence, with 81,000 employees and holds, alone or in partnership, world or European leadership positions in its core markets. Safran undertakes research and development programs to maintain the environmental priorities of its R&T and Innovation roadmap.

Safran is featured on the "Happy at work" rankings. The Group places fourth on the Capital ranking for best employers in France.

Safran Electronics & Defense is a world leading supplier of products and services that handle observation, decision and guidance functions for both civil and military applications. The company understands and applies a wide range of the state-of-the-art technologies that underpin embedded intelligence in many different areas, as a supplier to some of today's most innovative aerospace and defense programs.

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