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22 janvier 2018

Reconnaissance d’objets par des approches "Deep Learning"


Catégorie : Stagiaire


Titre : Reconnaissance d’objets par des approches "Deep Learning"

Laboratoire d’accueil : Laboratoire LIS, équipe Image & Modèles.

Indemnité mensuelle : Environ 550 euros

Lieu du stage : Marseille, campus Luminy
Durée : 5 mois


Date de démarrage : Dès que possible


Autres : Possibilité de poursuite en thèse

Encadrement/Contact : Jean-Luc Damoiseaux (jean-luc.damoiseaux@univ-amu.fr)

 

Contexte

L’équipe « Images & Modèles » du laboratoire LIS (ex LSIS) est spécialisée dans l’analyse d’images, avec une partie de son activité concernant la caractérisation des images par extraction de paramètres d’intérêt. L’équipe a aussi une expertise dans le domaine du traitement d’images, de l’apprentissage et de la classification.

Sujet

L’objectif de ce stage est de développer un ensemble de procédures de reconnaissance de formes utilisables dans les contextes suivants :

Le processus de reconnaissance est complexe et les approches pour le résoudre sont très différentes suivant la connaissance a priori de l’objet ou non, le type de capteurs utilisés et le type d’objets à détecter.

Dans le cadre de ce stage, nous utiliserons en fonction du contexte des images 2D, ou un nuage de points 3D. Le stage consiste en la conception, le développement et l'évaluation de méthodes issues du Deep Learning appliquées à la reconnaissance de formes. Ce travail nécessitera une réflexion sur la représentation des objets pour l’apprentissage, l'utilisation et l'enrichissement de bibliothèques de Deep learning.

Profil recherché

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2018.