Stage Deep Learning pour la détection d’humains et de véhicules sur des terrains extérieurs H/F
Société : CESI Lieu : Seine-Maritime (Normandie)
Descriptif du poste
Société : CESI Catégorie : Stage Activité : Enseignement / Education / Formation Filiere : RH Lieu : Seine-Maritime (Normandie)
Mission
Travaux Descriptif des missions Ce stage M2, s’inscrit dans le cadre du Challenge CoHoMa III proposé par le Battle Lab Terre et soutenu par l’Agence Innovation Défense, auquel CESI participe aux cotés de NAE, WE Access, Conscience Robotics et DAE. Force est de constater qu’à ce jour de nombreuses solutions existent dans la littérature en détection d’humains et de véhicules dans des domaines applicatifs variés : ex. véhicule autonome, vidéosurveillance. Cependant, ces approches souffrent de généralisation et sont très sensibles à de légères variations de domaine1. Un autre point critique est le manque de jeux de données contextualisés aux problématiques militaires en extérieur qui rend les tâches d’apprentissage du modèle et de transfer learning délicates. Notre proposition s’inscrit donc dans ce contexte et vise à proposer une approche basée sur des jeux de données mixtes, c’est-à-dire des jeux de données mêlant scènes réelles et objets synthétiques reprojetés dans la scène. L’objectif de ce stage M2 est de d’évaluer la pertinence de ces datasets en apprentissage profond pour la détection de personnes et de véhicules. Le stagiaire aura donc pour missions de : - Créer des jeux de données mixtes (données synthétiques et réelles). - Réaliser l’apprentissage du modèle à partir de ces données mixtes. - Tester et évaluer les performances de la proposition vis-à-vis de datasets synthétiques. Contexte du projet Ce recrutement s’inscrit dans le cadre du projet CoHoMa (Collaboration Hommes-Machines) cofinancé par la région Normandie et l’Union Européenne, qui vise à tester, fiabiliser et faire monter en maturité des briques technologiques d’un système de « Collaboration Hommes-Machines » centré autour des drones et des rovers. Le challenge CoHoMa III proposé par le Battle Lab Terre et soutenu par l’Agence Innovation Défense (https://www.defense.gouv.fr/aid/actualites/battle-lab-terresoutenu- laid-organise-troisieme-edition-du-challenge-collaboration-homme-machine), est un des terrains d’expérimentation du projet éponyme. Présentation du laboratoire CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l’industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l’entreprise et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l’humain et couplée à l’utilisation des technologies, ainsi que le maillage territorial et les liens avec la formation, ont permis de construire une recherche transversale; elle met l’humain, ses besoins et ses usages, au centre de ses problématiques et aborde l’angle technologique au travers de ces apports. Sa recherche est organisée selon deux équipes scientifiques interdisciplinaires et deux domaines applicatifs. L’équipe 1 "Apprendre et Innover" relève principalement des Sciences cognitives, Sciences sociales et Sciences de gestion, Sciences et techniques de la formation et celles de l’innovation. Les principaux objectifs scientifiques visés sont la compréhension des effets de l'environnement, et plus particulièrement des situations instrumentées par des objets techniques (plateformes, ateliers de prototypage, systèmes immersifs...) sur les processus d'apprentissage, de créativité et d’innovation. L’équipe 2 "Ingénierie et Outils Numériques" relève principalement des Sciences du Numérique et de l'Ingénierie. Les principaux objectifs scientifiques portent sur la modélisation, la simulation, l’optimisation et l’analyse de données de systèmes cyber physiques. Les travaux de recherche portent également sur les outils d’aide à la décision associés et sur l’étude desinteractions humains-systèmes notamment à travers les jumeaux numériques couplés à des environnements virtuels ou augmentés. Ces deux équipes développent et croisent leurs recherches dans les deux domaines applicatifs de l'Industrie du Futur et de la Ville du Futur, soutenues par des plateformes de recherche, principalement celle de Rouen dédiée à l’Usine du Futur et celles de Nanterre dédiée à l’Usine et au Bâtiment du Futur. Profil recherché : Master M2 en Informatique avec une coloration en vision par ordinateur, traitements d’images et apprentissage machine. Vos compétences : Compétences scientifiques et techniques : Compétences : Vision par Ordinateur, traitements d'images et apprentissage machine Programmation : Python & C++ C# (optionnel) Environnement et développement : PyTORCH, DOCKER, UNITY (optionnel) Système d'exploitation : LINUX & WINDOWS Compétences relationnelles : Être autonome, avoir un esprit d’initiative et de curiosité, Savoir travailler en équipe et avoir un bon relationnel, Être rigoureux Gratification à 15% du plafond horaire de la Sécurité Sociale Date de début : Février 2025 #CESILINEACTCLIQUER ICI POUR POSTULER
