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21 novembre 2019

Détection et reconnaissance de petits objets dans des images


Catégorie : Post-doctorant


Ingénieur de recherche ou post-doctorant

“Détection et reconnaissance de petits objets dans des images”

 

 

Laboratoire : Lab-STICC (CNRS UMR 6285) site ENSTA Bretagne

Durée : 12 à 15 mois

Lieux : Brest et Paris (2 mois)

Contrainte : Nationalité Française ou européenne

Contact :A. Baussard <!--[if gte mso 9]> <w:LsdException Lo

1Contexte et objectifs du travail

Le projet DEEPDETECT a été sélectionné par le programme ANR ASTRID financé par la DGA en 2018. Il a pour objectif le développement des méthodes pour résoudre les tâches de détection et de reconnaissance d’objets de petite taille dans des images. Deux applications sont particulièrement considérées : la détection et reconnaissance d’objets (véhicules) dans des images infrarouges ou la détection et la cartographie des populations de mammifères marins par imagerie satellitaire. Typiquement les éléments recherchés ont des tailles de 5x5 à 10x10 pixels dans les images. Mais d’autres contraintes sont aussi à noter : bases de données de tailles limitées, grande variété des fonds, masquages... Pour répondre à la problématique, une première phase du projet a consisté à étudier les solutions existantes, sélectionner les plus pertinentes et à les mettre en œuvre. Différents algorithmes basés sur des réseaux de neurones convolutifs ont notamment été mis en œuvre.

Dans le cadre de la deuxième phase de ce projet, pour lequel ce recrutement est ouvert, nous allons poursuivre ces travaux et nous intéresser à des problématiques plus spécifiques aux applications considérées comme le transfert d’apprentissage. On pourra notamment s’intéresser aux problèmes liés à l’apprentissage à partir de données de synthèse et de test sur données réelles en contexte opérationnel.

 

Dans le cadre de ce projet, la personne recrutée pourra éventuellement se rendre à Paris dans les locaux de l’entreprise partenaire de ce projet afin de mettre en œuvre les solutions apportées, les tester et évaluer leur robustesse face à des situations opérationnelles.

 

2Comment postuler ?

La personne recherchée doit avoir un très bon niveau en mathématiques appliquées, en traitement des images, en programmation. La connaissance des méthodes d’apprentissage profond et les outils pour les mettre en œuvre (notamment tensorflow) sera un plus.

Pour candidater, envoyer un CV complet ainsi que les coordonnées de personnes référentes pour avis à alexandre.baussard@utt.fr

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