Offre de stage : Classification des adventices par apprentissage profond
Résumé
Ce stage fait suite aux travaux de thèse de Jehan-Antoine Vayssade sur une approche multicritères pour une discrimination culture/adventices. Ces travaux ont permis de développer un ensemble de méthodes (conventionnelles ou par apprentissage profond) ainsi que plusieurs bases de données labelisées. A ce jour les premières étapes de la chaine de traitement reposent sur un réseau de neurones spécifique : un pour la séparation sol/plantes et un pour la segmentation sémantique des feuilles. La dernière étape de classification repose sur approche classique avec un arbre de décision pour sélectionner les propriétés (forme, couleur, texture…) les plus discriminantes. Le stage proposé a pour objectif de développer l’étape de classification en ayant recours à de l’apprentissage profond.
Types d’activités
Recherche bibliographique pour identifier les réseaux de neurones adaptés au sujet, prise en main de la base de code préexistante (python), développement et évaluation d’une méthode de classification par apprentissage profond, participation à la rédaction d’un article scientifique (le cas échéant).
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Résumé
Ce stage fait suite aux travaux de thèse de Jehan-Antoine Vayssade sur une approche multicritères pour une discrimination culture/adventices. Ces travaux ont permis de développer un ensemble de méthodes (conventionnelles ou par apprentissage profond) ainsi que plusieurs bases de données labelisées. A ce jour les premières étapes de la chaine de traitement reposent sur un réseau de neurones spécifique : un pour la séparation sol/plantes et un pour la segmentation sémantique des feuilles. La dernière étape de classification repose sur approche classique avec un arbre de décision pour sélectionner les propriétés (forme, couleur, texture...) les plus discriminantes. Le stage proposé a pour objectif de développer l’étape de classification en ayant recours à de l’apprentissage profond.
Types d'activités
Recherche bibliographique pour identifier les réseaux de neurones adaptés au sujet, prise en main de la base de code préexistante (python), développement et évaluation d’une méthode de classification par apprentissage profond, participation à la rédaction d’un article scientifique (le cas échéant).
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