Stage

Offre de stage : Estimation d’images de profondeur par apprentissage profond et vision monoculaire

Équipes / Services concernés

Responsables

Frédéric Lerasle

Date de publication

10.10.24

Prise de poste souhaitée

01.04.25

Estimation d’images de profondeur par apprentissage profond et vision monoculaire

Equipe de Recherche : RAP, département Robotique – LAAS-CNRS, Toulouse, France

Thèmes : ROBOTIQUE

Mot(s)-clé(s) : vision 3D, réseaux de neurones profonds, analyse d’images

Responsable du sujet : Lerasle Frédéric e-mail : lerasle@laas.fr

Durée du Stage : 5 à 6 mois Niveau : Bac + 5

Le stage se déroulera dans l’équipe de recherche RAP (« Robotique, Action et Perception », https://www.laas.fr/fr/equipes/rap/) du LAAS-CNRS à Toulouse. La finalité du stage est la détection d’obstacles en robotique mobile évoluant en scènes urbaines. Pour anticiper les collisions, il est vital pour le robot de percevoir son environnement à partir de ses capteurs extéroceptifs embarqués, ici une simple caméra i.e. par vision monoculaire. Le but du stage est d’inférer en temps réel une image de profondeur afin de percevoir la distance aux obstacles statiques ou mobiles (piétons, véhicules, etc.) dans l’environnement. Le stagiaire aura trois misions :

  • La génération d’images 3D sur flux vidéo monoculaire à partir d’outils & techniques d’apprentissage profond, éventuellement « self supervised », et de jeux de données publiques (KITTI, nuScenes, etc.).
  • L’évaluation de la précision 3D en termes de distance estimée et comparaison avec les approches existantes.
  • L’intégration de cette fonction, pour tests « live », sur un robot mobile interactif de l’équipe.

Le stagiaire devra posséder de bonnes connaissances en informatique (langage C++, python) et en apprentissage automatique ; la connaissance de librairies « deep learning » type PyTorch et d’outils et techniques de vision 3D seraient un plus.

Offre de stage : https://cloud.laas.fr/index.php/s/bKeanUsCwUOnQR8