Depuis le récent essor des réseaux de neurones convolutifs (deep learning), les techniques d’apprentissage profond connaissent un vif succès dans le domaine de la vision par ordinateur, en particulier pour la détection. La maîtrise de ces technologies est un enjeu pour Safran. Par ailleurs, Safran Electronics and Defense développe des solutions d’autoprotection par traitement d’images pour la Défense. L’objectif du stage est donc d’adapter un réseau de neurones à une application de détection clignotement fugace. Pour cela, le/la stagiaire devra modifier l’architecture du réseau pour mieux s’adapter aux spécificités du problème. De plus, le domaine militaire exige de pouvoir travailler avec des bases de données réduites, pour lesquelles il faudra mettre en place des stratégies d’apprentissage particulières.
Après une phase de veille technologique, vous serez en charge des tâches suivantes :
– Choix d’une architecture de réseau adaptée au problème
– Entraînement du réseau en contexte de donnée frugale (data augmentation, self-supervised learning, …)
– Evaluation de la solution
Le/La candidat·e retenu pour ce stage sera intégré dans l’équipe métier Traitement d’Images du centre Safran Electronics & Defense de Massy. Afin de mener à bien ces tâches, vous travaillerez en collaboration avec votre tuteur et les autres membres de l’équipe.