Dans le cadre de travaux de thèse sur la détection de maladie de la vigne par deep learning, ce stage porte sur l'optimisation de la détection et la classification, ou la proposition de nouvelles stratégies, visant le détourage de pieds de vigne par traitement d'image, Intelligence Artificielle et statistique. Des tests et validations de ces solutions, avec les algorithmes de détection de maladie développés dans la thèse, permettront d'améliorer les méthodes proposées pendant le stage.
La démarche envisagée est la suivante :
- Recherche bibliographique et prise en main des travaux antérieurs
- Améliorations des solutions existantes
- Proposition de nouvelles stratégies et mise en place
- Comparaison des solutions avec application d'algorithmes de détection de maladie
- Optimisation et amélioration de la robustesse de la méthode retenue
Ce stage se déroule dans le cadre des projets de recherche à l'agence Segula de Reims, en collaboration avec le reste de l'équipe projet recherche basée sur le site de Brognard.
Poste à pourvoir entre Janvier et Mars 2025
PFE - Stage de fin d'études obligatoirement
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- De formation Bac +5, avec une spécialisation en Traitement d'image/ Intelligence Artificielle/ Computer Vision
- Vous avez des connaissances en traitement d'images et maîtrisez le langage Python, ainsi que PyTorch.
- Vous avez déjà utilisé des méthodes de détection par deep learning.
- Vous aimez les défis algorithmiques et statistiques
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