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

2019-10-21T22:18:00.717

Key information

Mathematics and algorithms
Research, design and development
Student
100 rue de paris 91300 massy, Ile De France, FRANCE
Internship / Student, Full-time, 6 mois
Master Degree
First experience
English Intermediate
MSY-19-DT-CECN-57211-78193

Job description

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.

Job requirements

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

Company information

Safran Electronics & Defense

Safran is an international high-technology group, operating in the aircraft propulsion and equipment, space and defense markets. Safran has a global presence, with more than 92,000 employees and sales of 21 billion euros in 2018. Working alone or in partnership, Safran holds world or European leadership positions in its core markets. Safran undertakes Research & Development programs to meet fast-changing market requirements, with total R&D expenditures of around 1.5 billion euros in 2018.

Safran is ranked among the Top 100 Global Innovators by Thomson Reuters and is featured on the "Happy at work" rankings. The Group places fourth on the Universum ranking for the favorite companies of newly-qualified engineers in France.

Safran Electronics & Defense is a world leader in optronics, avionics, electronics and critical software for civil and defense applications. The company's products are deployed worldwide on more than 1,000 ships, 25,000 armored vehicles and 10,000 aircraft.

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