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

2020-10-15T09:05:09.457

Information clé

Mathématiques et Algorithmes
Recherche, conception et développement
Etudiant
21 av gros chêne 95610 eragny, Ile De France, FRANCE
Stage, Temps complet, 6 mois
BAC+5
Jeune diplômé/Première expérience
ERA-21-DT-CESGM-67865-84544

Description de la mission

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.

Description complémentaire

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.

Votre profil

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 !

Entité de rattachement

Safran Electronics & Defense

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 81 000 collaborateurs et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique.

Safran est classé dans le palmarès « Happy at work » des sociétés où il fait bon vivre et le Groupe arrive en 4ème position du classement Capital des meilleurs employeurs de France.


Safran Electronics & Defense est un leader mondial de solutions et de services permettant d'observer, de décider et de guider pour les marchés civils et de défense. La société maîtrise des technologies d'intelligence embarquée dans de nombreux domaines et participe à de nombreux programmes innovants dans l'aéronautique, le spatial et la défense.

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