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O ?res de stages AI - Deep Learning Computer Vision - Scene Understanding Apprentissage de représentation et apprentissage par renforcement pour la navigation autonome Few-Shot Learning Comment apprendre avec peu de données annotées Suivi d ? objets par ré- identi ?cation Prédiction de cartes de profondeur à partir d ? images monoculaires Segmentation panoptique D Suivi d ? instances dans les données D LIDAR par apprentissage profond Détection d ? événements anormaux dans les vidéos Adaptation de domaine pour la détection et la segmentation du capteur pinhole au capteur ?sheye Suivi visuel par segmentation d ? instances et apprentissage profond Laboratoire de Vision et d ? Apprentissage pour l ? analyse de scène www kalisteo eu e-mail lva- stages cea fr CLaboratoire de Vision et d ? Apprentissage pour l ? analyse de scène CEA Saclay Gif-sur-Yvette France http www kalisteo eu Contact Jaonary Rabarisoa Jaonary rabarisoa cea fr STAGE Réf LVA- -S Apprentissage de représentation et apprentissage par renforcement pour la navigation autonome Présentation du laboratoire d ? accueil Basé à Paris-Saclay le CEA List est l ? un des quatre instituts de recherche technologique de CEA Tech direction de la recherche technologique du CEA Dédié aux systèmes numériques intelligents il contribue au développement de la compétitivité des entreprises par le développement et le transfert de technologies L ? expertise et les compétences développées par les ingénieurs-chercheurs et techniciens du CEA List permettent à l ? Institut d ? accompagner chaque année plus de entreprises françaises et étrangères sur des projets de recherche appliquée s ? appuyant sur programmes et plateformes technologiques start-ups ont été créées depuis Labellisé Institut Carnot depuis le CEA List est aujourd ? hui l ? institut Carnot Technologies Numériques Le Laboratoire de Vision et Apprentissage pour l ? analyse de scène LVA mène ses recherches dans le domaine de la Vision par Ordinateur Computer Vision selon quatre axes principaux - La reconnaissance visuelle détection et ou segmentation d ? objets de personnes de patterns détection d ? anomalies caractérisation - L ? analyse du comportement reconnaissance de gestes d ? actions d ? activités de comportements anormaux ou spéci ?ques pour des individus un groupe une foule - Annotation intelligente annotation à grande échelle de données visuelles D D de manière semi- automatique - Perception et décision processus de décision markovien navigation Description du stage L ? apprentissage par renforcement a permis de développer des algorithmes capables de battre les humains dans di ?érentes t? ches de contrôle et prise de décision comme les jeux Atari ou les jeux de plateau Go Echecs Son utilisation pour la conduite autonome est prometteur mais sou ?re de plusieurs problèmes Il est di ?cile de résoudre le problème d ? optimisation associé à ces algorithmes quand les espaces d ? état et d ? action sont de très grande dimension ? La phase d ? apprentissage nécessite beaucoup d ? interaction entre l ? agent et l ? environnement C ? est un processus di ?cile à