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DOCTORANT EN DEEP LEARNING AVEC MODÈLES D'ATTENTION H/F

Recruteur : CEA

Type de contrat : CDD

Date de publication : 01/11/2017

Descriptif de la mission et du profil recherché

Description de l'offre


Ce sujet s'inscrit dans le contexte du développement des véhicules/drones/robots autonomes.
L'environnement du véhicule est représenté par une grille d'occupation, dans laquelle chaque cellule contient la probabilité de présence d'un objet. Cette grille est réactualisée au fil du temps, grâce aux données capteurs.

Les algorithmes de plus haut niveau (path planning, évitement d'obstacle, …) raisonnent sur des objets (trajectoire, vitesse, nature). Il faut donc extraire ces objets de la grille d'occupation : clustering, classification, et tracking.

De nombreux travaux abordent ces traitements dans un contexte vision, en particulier grâce au deep learning. Ils montrent par contre une très grande complexité calculatoire, et ne tirent pas parti des spécificités des grilles d'occupation (absence de textures, connaissance a priori des zones d'intérêt ...). On souhaitent trouver des techniques plus adaptées à ces particularités et plus compatibles avec une implémentation plus économe en calcul.

L'objectif de la thèse est de déterminer, à partir d'une suite de grilles d'occupation, le nombre et la nature des différents objets, leur position et vecteur vitesse, en exploitant les récentes avancées du deep learning avec modèles d'attention.

Mise en œuvre dans un démonstrateur
Le projet prévoit la mise en œuvre de la chaine de perception dans des démonstrateurs, du moins au plus intégré.

Profil du candidat


Minimum BAC + 5
Ecole d'ingénieur, master informatique
Ayant un fort attrait sur l'usage des réseaux de neurones.

Compétences nécessaires :

Anglais : bon niveau exigé
Faciliter rédactionnelle pour écrire des articles scientifiques et le rapport de thèse en vue d'être présentés auprès de pairs scientifiques
Doit posséder un esprit curieux et ouvert
Etre suffisamment autonome pour soutenir un axe de recherche.

Compétences appréciées :

- Avoir une première connaissance dans les architectures de réseau de neurones et de leurs programmation/apprentissage
- Connaissances en mathématiques appliquées (traitement du signal, fusion bayésienne de données, statistiques avancées…).

Descriptif de l'organisation

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.

Informations Complémentaires

Fonction publique

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