Reconnaissance d'objets 3D et segmentation sémantique par réseaux de neurones H/F - CEA - Saclay - Wizbii

Reconnaissance d'objets 3D et segmentation sémantique par réseaux de neurones H/F

  • Par CEA
  • Saclay (Essonne)

Description de l'offre

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.

Référence

2018-4831

Description de l'unité

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives intervient dans 4 grands domaines : les énergies bas carbone, la défense et la sécurité globale, les technologies pour l'information, et les technologies pour la santé.

Vous avez du talent et souhaitez travailler dans un environnement stimulant dédié aux technologies numériques ?
Rejoignez-nous !

Au sein de CEA Tech, le pôle « recherche technologique » du CEA, l'institut List dédie ses activités aux systèmes numériques intelligents. Nous avons un savoir-faire unique issu d'une culture de l'innovation et avons pour mission de produire et de transférer les technologies utiles à nos partenaires industriels dans quatre domaines :
- manufacturing avancé
- systèmes embarqués
- intelligence ambiante
- maîtrise des rayonnements ionisants pour la santé

Au sein de l'Institut LIST, le Laboratoire de Vision et d'Ingénierie des Contenus (LVIC) emploie 80 chercheurs et ingénieurs travaillant dans le domaine de l'Intelligence Artificielle pour l'analyse et l'interprétation de données multimédia (texte, image, vidéo).
Le laboratoire développe des algorithmes pour l'extraction, l'analyse et le traitement de grands volumes de données multimédia et participe par ailleurs à de nombreux projets collaboratifs (ANR, Europe FP7, Pôle de Compétitivité) avec des partenaires académiques, PME ou industriels.

Délai de traitement

2 mois

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Reconnaissance d'objets 3D et segmentation sémantique par réseaux de neurones H/F

Sujet de stage

Reconnaissance d'objets 3D et segmentation sémantique dans une scène 3D par réseaux de neurones profonds

Durée du contrat (en mois)

12 à 24 mois

Description de l'offre

L'objectif général du post-doc est de proposer et développer une méthode originale de reconnaissance d'objets et segmentation sémantique dans des données 3D acquises à partir d'un capteur 3D (Lidar, TOF ou caméra stéréo), rapide et performante, basée sur l'apprentissage profond.

Un premier travail consistera à étudier les approches récentes de l'état de l'art. Le travail de recherche portera ensuite sur la conception d'un algorithme d'apprentissage profond des représentations visuelles des données 3D en recherchant des propriétés d'invariance à la résolution, à l'échelle et aux transformations géométriques, pour la reconnaissance robuste des objets. Dans la phase de conception algorithmique, une formalisation théorique du problème à résoudre et différentes architectures de réseaux de neurones adaptées seront proposées. Les algorithmes d'apprentissage seront implémentés en utilisant un framework de deep learning tel que Tensorflow.

L'apprentissage, le test et la validation des méthodes seront réalisés sur des bases de données publiques. La méthode proposée sera également évaluée et positionnée par rapport à l'état de l'art dans le cadre des benchmarks.

Dans un second temps, une extension de la méthode sera étudiée dans le but d'améliorer les performances de la reconnaissance d'objets. Cette extension comportera entre autres l'exploitation de l'information de l'intensité de la réflexion dans le cas du LIDAR et l'information de couleur lorsqu'elles sont disponibles.

Profil recherché

Profil du candidat

- Vous êtes docteur en traitement d'images, vision par ordinateur
- Vous avez des compétences en apprentissage statistique, notamment en Deep Learning
- Expérience souhaitée en détection d'objets et vision 3D
- Vous maîtrisez les langages de programmation: C++, Python.
- Vous avez des connaissances des frameworks de Deep Learning : Tensorflow, PyTorch


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À propos de CEA

Le Commissariat à l’Energie Atomique et aux énergies alternatives, plus connu sous le nom de CEA, est un organisme public de recherche scientifique créé le 18 octobre 1945 par Charles de Gaulle.

Le CEA intervient dans les domaines de l’énergie bas carbone (nucléaire et renouvelables), de la défense et de la sécurité globale, des Très Grandes Infrastructures de Recherche (TGIR) et de la technologie pour la santé. C’est donc un acteur important dans la recherche, le développement et l’innovation.

Il existe une dizaine de CEA sur le territoire national et une croissance de sa présence au niveau international. Aujourd’hui, il emploie plus de 15 953 techniciens, ingénieur, chercheur et collaborateur et dispose d'un budget annuel de 4,7 milliards d’euros.

 

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