Stage Vision par ordinateur (deep learning, intelligence artificielle) H/F à Grenoble

Contexte

Lanalyse de scènes à partir de vidéos est un élément clef dun grand nombre dapplications (Robotique, étude marketing, sécurité, ). Les avancées de ces dernières années concernant les réseaux de neurones artificiels profonds « deep learning », ont permis des percées majeures pour de nombreuses tâches et applications (reconnaissance vocale, analyse de contenu dimage, voitures autonomes, traduction automatique, reconnaissance de sentiments, ). ATOS BDS R&D et son département logiciel développe, en méthode agile, des produits de vision par ordinateur permettant de construire des solutions variées dintelligence artificielle dans des domaines comme le marketing ciblé et la vidéo-protection publique automatisée à large échelle .

Mission

Lobjet du stage proposé est dextraire pour une scène vidéo les informations permettant de caractériser le contexte de la scène, les personnes et objets présents, destimer leurs caractéristiques et leurs positions relatives et de permettre la visualisation des informations extraites dans un environnement de synthèse à des fins de démonstration. Pour cela divers techniques seront envisagées allant de détection dobjet et la classification dimages par caractéristiques complexes jusquà la construction dimages de synthèse.

Les techniques de machine learning et de deep learning seront privilégiées. Le stage se déroulera par cycles visant à obtenir pour chaque cycle une problématique, une liste de technologies issues de létat de lart et des expérimentations. La progression du stage et la montée en complexité des problématiques permettra aux expérimentations de résoudre des fonctionnalités métiers exploitables par la suite dans nos projets ainsi que de progresser sur le respect de contraintes techniques spécifiques (temps réel, matériel particulier, OS, etc). Les tâches que rencontrera le stagiaire seront donc les suivantes :

-Etat de lart sur les travaux de perception dobjets sur scènes complexes avec occlusions

-Recensement ou construction de jeux de données dédiés aux tests et aux entrainements

-Implémentation et développement des modèles et algorithmes requis ainsi que intégration au sein de nos plateformes de démonstration