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12 janvier 2021

Thèse ONERA : Co-conception capteur/traitement par réseau de neurones


Catégorie : Doctorant



Laboratoire : ONERA/DTIS/IVA

Lieu : Palaiseau,France

Mots clés: Deep Learning, Conception optique, Co-conception


Profil et compétences recherchées: Master en Vision par ordinateur, une expérience en conception optique et/ou en apprentissage par réseaux de neurones seront appréciées.

 

Depuis plusieurs années, le DTIS s’intéresse, en collaboration avec le DOTA, à la conception conjointe, ou co-conception, de l’ensemble capteur/traitement pour améliorer les performances des systèmes imageurs par rapport aux systèmes conventionnels, dans lesquels le capteur et le traitement sont conçus séparément [Trouve et al, 2013]. Le développement récent d’algorithmes basés sur des réseaux de neurones pose à présent la question de la conception conjointe d’un système utilisant ce type de traitement, en particulier pour des taches complexes telles que la détection d’objet, la classification, l’interprétation de scènes etc. Les images étant analysées par une machine, les besoins en qualité image sont alors forcément différents que pour un humain et sont difficiles à anticiper lors de la conception du capteur.


Aujourd’hui, de plus en plus de travaux récents portent sur l’optimisation d’élément optique conjointement avec un réseau de neurones. C’est le cas notamment de (Elmalem et al 2019, Chang et al 2019) qui optimisent respectivement une lame de phase pour l’extension de profondeur et une optique freeform pour l’estimation de la profondeur et la détection d’objet. Ces éléments optiques sont modélisés à l’aide d’un nombre réduit de paramètres qui sont intégrés dans l’étape d’optimisation du réseau de neurones via la propagation des gradients.


Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser un modèle plus complet de l’optique développé à l’ONERA/DOTA qui est compatible avec un réseau de neurones(Volatier et Druart, 2019). Nous nous intéresserons dans cette thèse à une tâche complexe d’analyses d’images, telles que la détection et classification d’objet, la détection de changement, ou la reconstruction 3D. Au cours de sa thèse, le doctorant devra développer une chaîne de co-conception optique/réseaux de neurones et concevoir un démonstrateur pour un cahier des charges donné. Le doctorant pourra s’intéresser à des concepts optiques non conventionnels (imageur chromatique, pupille codée, optique freeform, lame phase etc) et étudier leur intérêt en association avec un réseau de neurones. Ce démonstrateur sera ensuite réalisé et validé expérimentalement. L’étude et, dans la mesure du possible, la compréhension des interactions entre l’optique (conventionnelle ou non) et le traitement par réseau de neurone sera au cœur des travaux de la thèse.


Pour sa thèse, le doctorant pourra s’appuyer sur l’expérience du DOTA en conception d’optique, en particulier non conventionnelles, et sur l’expérience du DTIS en conception de traitements d’analyses d’images, notamment utilisant des réseaux de neurones ainsi que sur les travaux conjoints de ces deux départements en co-conception.

Bibliographie
(Trouvé et al., 2013) P. Trouvé, F. Champagnat, G. Le Besnerais, G. Druart and J. Idier Design of a chromatic 3D camera with an end-to-end performance model approach CVPR Workshop on Computational Camera and Displays, 2013

(Elmaleh et al, 2019) S. Elmaleh, R. Giryes and E. Marom, Learned phase coded aperture for the benefit of depth of field extension, Optics Express, 2019

(Chang et al, 2019) J. Chang, G. Wetzstein, Deep Optics for Monocular Depth Estimation and 3D Object Detection, CVPR 2019

(Volatier et Druart, 2019) Differential method for freeform optics applied to two-mirror off-axis telescope design, J-B Volatier and G. Druart, Opt. Lett. 44, (2019)

Début de la thèse : Octobre 2021

Pour postuler envoyer un CV et une lettre de motivation à : pauline.trouve@onera.fr et jean-baptiste.volatier@onera.fr

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