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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Développement d'un algorithme de transfert de style d'un imageur H/F


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

2022-23220  

Description de l'unité

Le CEA / LETI (Laboratoire d'Electronique et des Technologies de l'Information) à Grenoble est un des centres de recherche technologique leaders mondiaux en matière de NTIC (Nouvelles Technologies de l'Information et de la Communication). Sa mission première est de développer des solutions innovantes dans ses différents domaines de compétence, et de les transférer à l'industrie dans le cadre de partenariats industriels afin de répondre aux besoins de marchés à forte croissance.

Au sein de ce département, le laboratoire L3I a pour mission de développer des solutions intégrées pour l'acquisition et le traitement d'images ainsi que la visualisation. Ses compétences en conception de Circuits Intégrés analogiques et mixtes, en architecture de systèmes électroniques et en algorithmes de traitement d'image lui permettent d'adresser les grands enjeux du domaine en intégrant des fonctionnalités nouvelles ainsi que des capacités d'analyse et de prise de décision au plus proche des futurs capteurs d'image qui intègreront ainsi localement davantage d'intelligence.

Description du poste

Domaine

Technologies micro et nano

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Développement d'un algorithme de transfert de style d'un imageur H/F

Sujet de stage

Développement d'un algorithme de transfert de style dédié à un imageur intelligent existant à partir de bases de données d'images standard.

Durée du contrat (en mois)

6 mois

Description de l'offre

De façon à rendre les capteurs d'image capables d'effectuer directement des tâches d'inférence sur les données brutes collectées, il est de plus en plus commun d'y intégrer des solutions matérielles dédiées à l'IA. Cependant, les systèmes d'imagerie, intégrant divers composants tels que des éléments optiques, présentent de facto des spécificités matérielles intrinsèques agissant sur la mise en forme des images, non nécessairement facilement caractérisables. En effet, différentes non-idéalités sont introduites en pratique, telles que des effets de réponses pixel non linéaires, des bruits additifs voire multiplicatifs, du vignettage, des phénomènes de flou, des aberrations chromatiques, etc..

Par ailleurs, avec l'essor des techniques d'apprentissage profond, des bases de données canoniques permettant l'entrainement de larges modèles de réseaux de neurones sont désormais disponibles et communément employées a minima pour qualifier des approches de traitement embarqué, ou bien même utilisées pour des cas d'usage applicatifs concrets. Malheureusement et à cause des imperfections mentionnées précédemment, on constate généralement une perte de performance parfois notable de la qualité de service de l'algorithme d'inférence une fois déployé sur le système.

Le sujet de ce stage propose donc d'investiguer les solutions techniques permettant de limiter cette dégradation de performances. Dans un premier temps, il s'agira d'identifier des solutions de l’état de l’art pour effectuer de l’apprentissage de "style" d'un capteur (à partir d'une première base de données issue des sortie brute d'un système d'imagerie) et d'effectuer le transfert de ce style sur des bases de données d’images standards (par exemple des bases de données pour des applications de classification ou détection d’images). Dans un second temps, le stagiaire aura pour objectif le développement logiciel de la technique de transfert de style retenue, en s’appuyant sur un simulateur haut-niveau d’imageur (modèles de défauts pixels, réponses non uniformes, tone-mapping, erreurs de gains ADC, fonction d’étalement du point, cross-talk…).

Deux autres tâches peuvent être envisagées pendant la durée du stage en fonction de l'avancée du travail, à savoir, d'une part l'acquisition d’un dataset d’images issues d'un capteur intelligent déjà développé au CEA et sélection de bases de données de référence sur lesquelles effectuer le transfert de style et d'autre part le test de cette solution développée afin de valider des gains en performance d’inférence dans un contexte d'usage réel du capteur.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Python, TensorFlow

Profil du candidat

Cette proposition est dédiée aux étudiants recherchant un stage au contenu technique ambitieux et désirant acquérir une expérience dans la recherche technologique. Ce sujet est adapté aux étudiants désirant poursuivre en doctorat, puisqu’elle s'inscrit dans un domaine technique connexe à un sujet de thèse à pourvoir prochainement. La poursuite en doctorat n’est toutefois ni obligatoire ni systématique.


L’étudiant devra présenter un niveau équivalent de dernière année d’école d’ingénieur (ou master 2) avec de préférence une spécialité en traitement du signal et/ou apprentissage profond. Le candidat devra notamment posséder le recul technique nécessaire à la mise en pratique de techniques de deep learning, ce dans un framework logiciel dédié en python. Une expérience antérieure soit en machine learning au sens large soit dans le domaine des capteurs d'image sera grandement appréciée. La connaissance approfondie des techniques standard de traitement d’image aidera le stagiaire à la bonne compréhension des enjeux et à la réussite des objectifs fixés.

L’étudiant devra présenter en outre une bonne capacité de travail personnel, être force de proposition et démontrer une motivation pour les défis techniques. Enfin, il découvrira à la fois les différentes missions d'un chercheur dans le cadre d'un environnement de transfert industriel de technologies et ce avec un cadre applicatif défini.

















Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Ville

Grenoble

Critères candidat

Langues

Anglais (Courant)

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Ecole d'ingénieurs ou Master Recherche

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

01/03/2022