Recherche Et Indexation D’images Par Le Contenu en Utilisant Des Caractéristiques Auto-supervisées

il y a 1 semaine


Rennes, France bcom Temps plein

**Quel sera votre environnement ?** **Quelle sera votre mission ?** 1. État de l’art et exploration bibliographique : Comprendre les bases théoriques et les travaux récents. - Étudier les méthodes classiques de recherche d’images (CBIR). - Explorer les approches modernes utilisant des représentations auto-supervisées - Comparer les avantages/inconvénients des méthodes auto-supervisées vs. supervisées dans des tâches de retrieval. 2. Mise en place de l’environnement expérimental : Préparer les outils nécessaires à l’expérimentation. - Sélection des datasets adaptés (e.g. ImageNet, COCO). - Mise en place d’un pipeline d’entraînement / évaluation. - Intégration d’un ou plusieurs modèles self-supervised préentraînés (via PyTorch, torchvision, HuggingFace, etc.). - Implémentation des métriques de retrieval 3. Évaluation et analyse des représentations : Mesurer la qualité des features extraites par les modèles auto-supervisés. - Extraire des embeddings pour les images d’un dataset de test. - Comparer différentes embbeding dans un context de retrieval - Visualiser l’espace des embeddings (t-SNE, UMAP) pour détecter les clusters sémantiques. - 4. Application du meilleur embedding pour résoudre un problème industriel : Comptage d’objets similaires présents dans une image statique. - Mise en place de différentes stratégies d’extraction d’objets par ROI. - Implémenter une métrique de similarité robuste pour identifier les objets identiques. - Quantifier la précision/robustesse/performance de la solution. 5. Synthèse des résultats et rédaction : Valoriser les travaux réalisés. - Présentation claire des contributions : choix méthodologiques, résultats obtenus, limitations. - Rédaction d’un rapport scientifique ou d’un article (type workshop/conférence). - Préparation d’une soutenance (slides, démo éventuelle). **Quel profil ?** Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur, master 2 en informatique, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou vision par ordinateur. - Les indispensables Vision par ordinateur : Bonnes connaissances des fondamentaux en traitement d’image et en extraction de caractéristique Apprentissage automatique / Deep Learning : Maîtrise des architectures CNN (ResNet, EfficientNet) et une connaissance des méthodes d’apprentissage auto-supervisé Programmation & outils : Très bonne maîtrise de Python et des librairies de deep learning : PyTorch (obligatoire), torchvision, scikit-learn. > Les plus Capacité à lire et comprendre des articles de recherche récents. Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant efficacement avec une équipe. **Quelles modalités ?** Possibilité de télétravail après une période d’intégration Gratification : 1100€ (si niveau M2 ou 5ème année) + tickets restaurants + remboursement frais de transport Salle de sport et cours coachés **Les prochaines étapes ?** 2 entretiens: 1 entretien en visio avec l’encadrant 1 entretien final sur site avec l’encadrant



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