STA - Etude des méthodes d'agrégation de caractéristiques spatio-temporelle H/F
Stage Saclay (Essonne) Développement informatique
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
2018-7100Description de l'unité
Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives (16 000 salariés, environ 600 brevets déposés par an) 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 :
- Usine du futur
- Systèmes cyberphysiques
- Instrumentation innovante
- Intelligence artificielle
Au sein du 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 robustes 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 grands industriels
Délai de traitement
2 mois
Description du poste
Domaine
Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
STA - Etude des méthodes d'agrégation de caractéristiques spatio-temporelle H/F
Sujet de stage
Etude des méthodes d'agrégation de caractéristiques spatio-temporelle pour la classification de vidéos
Durée du contrat (en mois)
6
Description de l'offre
Comprendre et reconnaître automatiquement le contenu d’une séquence vidéo est un enjeu essentiel dans de nombreux domaines d’application comme la vidéo surveillance, l’analyse de vidéos de sport, la conduite autonome ou encore l’analyse d’activité à domicile. Actuellement, la majorité des systèmes de reconnaissance utilisent les réseaux de neurones profonds pour extraire automatiquement des représentations robustes pour la compréhension et la reconnaissance du contenu d’une séquence vidéo.
Ce stage a pour objectif d’étudier les différentes façon d’agréger temporellement des représentations issue d’un réseau de neurones profond pour reconnaître les actions dans une vidéo. Plusieurs approches sont possibles : agrégation non ordonné [2], module attentionnel [3] , réseaux de neurones récurrents, convolution temporelle. Dans un premier temps nous suivons le protocole expérimental proposé par le challenge YouTube-8 M [1] qui propose une représentation spatiale fixe. Il est ensuite envisagé de relâcher cette hypothèse en cherchant aussi la meilleure représentation spatiale.
Vous aurez lors de ce stage pour missions de réaliser :
- L'étude bibliographique sur l'état de l'art
- L'implémentation et intégration des modules d’agrégation dans les codes du laboratoire
- Expérimentation et analyse des résultats
Profil recherché
Profil du candidat
Vous êtes étudiant en école d'ingénieur ou Master 2 avec des compétences en :
- Apprentissage supervisé
- Tensorflow, Python
Le poste est basé à Palaiseau (91) et ouvre la possibilité de poursuite en thèse au sein du laboratoire.