Object model-conditioned image detection and segmentation H/F

il y a 2 semaines

Palaiseau, Île-de-France CEA Temps plein


Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités

• La coopération

• La curiosité

Référence

Description de l'unité

Laboratoire de vision, vision 3D, modélisation, localisation, IA et vision pour la robotique


Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel


Contrat

Stage


Intitulé de l'offre

Object model-conditioned image detection and segmentation H/F


Sujet de stage

During this internship, you will investigate state of the art techniques for detection of objects in images when the CAD model of the object is available (CAD-conditioned detection). Indeed, most state of the art approaches start with an object-agnostic segmentation (using Meta's SAM for instance) followed by template matching. But this does not work in industrial contexts, where objects are not cars, dogs or other everyday classes easily distinguishable from the background.


Durée du contrat (en mois)

6


Description de l'offre

See illustrations on:

During this internship, you will investigate state of the art techniques for detection of objects in images when the CAD model of the object is available (CAD-conditioned detection). Indeed, most state of the art approaches start with an object-agnostic segmentation (using Meta's SAM for instance) followed by template matching. But this does not work in industrial contexts, where objects are not cars, dogs or other everyday classes easily distinguishable from the background. The internship will notably include:
Reviewing existing literature on the subject
Downloading and testing the best approaches identified
Implementing existing approaches lacking proper open-source implementation
Creating, implementing and benchmarking new approaches


Moyens / Méthodes / Logiciels

pytorch


Site

Saclay


Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)


Ville


Palaiseau

Critères candidat
Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs


Formation recommandée

M2 recherche

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