Apprentissage auto-supervisé de contenus visuels sous contraintes H/F

Description de l'offre : Techniquement, le stage relève de la vision par ordinateur, et plus précisément de la classification d’images pour le domaine du tourisme. En collaboration avec des ingénieurs chercheurs du CEA, il s’agira d’étudier la faisabilité de l’auto-supervision pour des modèles profonds frugaux en paramètres, d’entraîner de tels modèles et d’évaluer leur utilisation dans le cadre applicatif de PROPEOS. Le stage est conçu comme une initiation à la recherche et aura comme objectif la publication d’un article scientifique si les résultats obtenus sont probants. Ce travail initial pourra être poursuivi en thèse, dans un cadre plus large.

Profil du candidat : • environnement de travail : linux • connaissance des techniques en vision par ordinateur. • connaissances en apprentissage automatique et en réseaux de neurones. • programmation : Python + PyTorch/TensorFlow

Diplome préparé : Bac+5 - Master 2