Stage Computer vision -Suivi de Piétons en Temps Réel de Bout en Bout
Depuis sa création, IDEMIA s’est fixé pour mission d’ouvrir le monde et de le rendre plus sûr grâce à des technologies d’identité de pointe. Dans plus de 180 pays, des centaines de gouvernements et des milliers d’entreprises, y compris certaines des marques les plus importantes et les plus influentes au monde, nous font confiance pour leurs activités critiques. En mobilisant notre expertise unique en matière de biométrie et de cryptographie, nous permettons à nos clients de déployer des moyens plus simples et plus sûrs pour payer, se connecter, sécuriser les accès, s’identifier, voyager et protéger les espaces publics, à grande échelle et en toute sécurité. Nos technologies répondent à leurs besoins à grande échelle et leur garantissent une sécurité sans faille.
Nos équipes travaillent sur les 5 continents et parlent plus de 100 langues différentes. Nous sommes convaincus que notre diversité est un moteur essentiel d'innovation et de performance.
Finalité du poste
Le stage s'appuie sur les avancées des modèles basés sur les transformateurs pour la détection d'objets en temps réel de bout en bout, initiées par DETR. Récemment, DETR a été adapté pour le suivi multi-objets (MOT) de deux manières principales : MOTR exploite l'architecture de DETR en propageant des requêtes pour suivre les objets à travers les images vidéo, tandis que MOTIP conserve DETR comme détecteur et formule le problème de MOT comme une tâche de prédiction d'identité. L'objectif de ce stage est d'explorer de nouvelles possibilités architecturales qui pourraient améliorer encore la performance des systèmes MOT de bout en bout. Par souci de simplicité, nous nous concentrons sur le suivi des piétons, ce qui nous permet de privilégier les innovations architecturales sans la complexité des classes d'objets variées.
Missions principales
- Analyser et comprendre l'architecture et la performance des modèles MOT actuels
- Mettre en œuvre des modifications et des optimisations du cadre MOT
- Mener des expériences pour évaluer les performances de suivi
- Collaborer avec les chercheurs pour affiner les méthodologies et contribuer aux objectifs globaux du projet
Profile & Other Information
- Élève ingénieur d'une grande école en dernière année de cycle ingénieur, ou étudiant en Master 2 (M2) spécialisé en vision par ordinateur, traitement d'image ou Deep Learning
- Solide connaissance en vision par ordinateur et Deep Learning
- Maîtrise de Python, OpenCV et PyTorch (ou cadres similaires)
- Formation solide en analyse de données et développement logiciel
- Maîtrise de l'anglais, tant à l'écrit qu'à l'oral (ex. : lecture d'articles scientifiques, présentation de travaux)
- Curieux, proactif et autonome
- Orienté résultats et axé sur les solutions
- Compétences claires et persuasives en communication
- Désir de contribuer à l'ensemble du cycle de vie d'un algorithme : conception, mise en œuvre, intégration, test et optimisation
- Documentation des conclusions et présentation des résultats aux parties prenantes
En choisissant de travailler chez IDEMIA, vous rejoindrez une entreprise technologique unique, offrant un large éventail d'opportunités de croissance. Vous contribuerez à un monde plus sûr, en collaborant avec une communauté internationale et globale. Nous valorisons la diversité de nos équipes et accueillons des personnes de tous horizons, indépendamment de leur apparence, de leur origine, de qui elles aiment ou de ce qu'elles pensent.
Nous fournissons des innovations de pointe, à l'épreuve du temps, qui répondent aux normes technologiques les plus élevées et nous nous transformons rapidement pour rester un leader dans un monde qui évolue lui aussi rapidement.
Chez IDEMIA, chacun peut développer son expertise et se sentir responsable, dans un environnement global, au sein d'une entreprise qui a l'ambition et la capacité de changer le monde.
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