Стажування у розробці наборів даних для комп'ютерного зору та моделі CNN

Опис компанії

Впевнені, що технології повинні сприяти тому, щоб наше проживання було простішим, стійким та безпечним, LACROIX (5300 співробітників, обіг про формі€619M) допомагає своїм клієнтам у проектуванні та управлінні екосистемами розумного життя, завдяки з'єднаному обладнанню та технологіям, і через власне бачення:

"Підключені технології для розумного світу".

В самому серці стратегії групи L25, Impulse є відділом з наукових та практичних досліджень нашої діяльності в області електроніки. Він об'єднує ключові технології, щоб підтримати компанії та галузі у прискоренні їхнього технологічного та цифрового перетворення. Пропозиція Impulse базується на повному спектрі компетенцій у проектуванні та промисловому впровадженні рішень IoT (апаратне забезпечення, програмне забезпечення та хмара), AI, комп'ютерного зору, кібербезпеки, та іншого, щоб стати провідним гравцем в промисловому IoT. Impulse орієнтується на високоімовірні ринки, що пропонують перспективу зростання, зокрема в галузях автоматизації дому, промисловості, мобільності та автомобілів.

Головним чином розміщений у Cesson у серці технологічного басейну Rennes, команди Impulse (наразі 100 співробітників) намагаються рости разом із LACROIX, сприяючи його розвитку.

Опис роботи

Тема: Dataset та CNN модель для виявлення об'єктів на дорозі

Виявлення та відстеження об'єктів у відео має широкий спектр застосувань у робототехніці та нашому повсякденному житті. Для цього використання глибоких нейронних мереж стало невід'ємним через їх велику здатність вивчати значущі візуальні представлення. У LACROIX-Impulse, науково-дослідницькому центрі LACROIX, розташованому в Метрополії Rennes, ми вважаємо виявлення об'єктів на дорозі ціллю для спостереження та регулювання дорожнього руху.

Ви будете працювати під керівництвом Lesley-Ann, інженера з комп'ютерного зору.

Метою стажування є вивчення використання доповнення даних, таких як синтетичні дані, що генеруються симулятором CAR Learning to Act (Carla), з метою покращення виявлення об'єктів під певними умовами. Цей симулятор дозволяє генерувати навчальні дані (зображення, оптичні потоки, сегментація, траєкторії...) в масштабах з певними об'єктами та параметрами, зустрічаємими в реальних відеосценах, але менш доступними в існуючих наборах даних, як COCO або Google OpenImage. Може бути також розглянуте використання симулятора AirSim, а також створення віртуального міста стажувальником. Можуть бути запропоновані вдосконалення існуючої мережі.

Ваші завдання:

• Освоїти використання симулятора CARLA для генерування синтетичних тренувальних даних з врахуванням врахованих об'єктів та параметрів.
• Створіть інтерфейс користувача для автоматизації створення цих нових наборів даних.
• Порівняти симулятор CARLA з його конкурентом AirSim.
• Виконати обробку, злиття та пост-ообробку даних з метою підготовки тренувальних та тестових даних для мережі.
• Встановити метрики для аналізу наборів даних (існуючих та синтетичних).
• Навчити модель детекції об'єктів на основі CNN за допомогою доповненого набору даних.
• Провести бенчмаркинг для кількісного визначення впливу додавання нових наборів даних на продуктивність мережі залежно від їх характеристик.
• За бажанням: працювати над створенням нової карти, яка може бути використана в CARLA, шляхом відображення району Rennes з OpenStreetMap.
• Написати звіт, наукову статтю або оголошення про винахід в залежності від отриманих результатів.

Очікувані результати

• Дружній до користувача інтерфейс, що дозволяє генерувати синтетичні дані з симулятора для завдання,
• Доповнений набір даних для тренування та тестування моделі детекції об'єктів на дороці на основі CNN, який є злиттям синтетичних та існуючих наборів даних,
• Навчання та тестування моделі CNN для завдання, з оцінкою, щоб підтвердити покращення в показниках детекції,
• Метрики для аналізу всього набору даних (синтетичних та існуючих)
• Звіт та заявка на патент в залежності від новизни вивченого підходу.

Вимоги

• Ви є студентом інженерної школи або еквіваленту
• Люди кажуть, що ви творчі та самостійні.
• У вас є певна страсть до алгоритмів, особливо у сфері комп'ютерного зору, та у вас добре вдаються навички програмування на Python.
• Успішний досвід у машинному навчанні та досвід використання 3D двигунів (Unity, Unreal Engine) було б плюсом (Pytorch, TensorFlow, і т.д.).
• Знання C, C++ або C# також було б плюсом.
• Вам, можливо, доведеться працювати в міжнародному контексті, тому вимагається хороший рівень англійської мови.

Додаткова інформація

Переваги:

• Оплачуване стажування з доступом до ваучерів на обід
• Можливість працювати над інноваційними та високотехнологічними проектами
• Нагляд з боку досвідченої та пристрасної команди