Stage - apprentissage cross-modal pour la segmentation des nuages h/f

Activités

Dans le cadre de votreSTAGE - Apprentissage cross-modal pour la segmentation des nuages H/F, vos missions seront :

Objectifs :

L’objectif de ce stage est de développer un modèle de deep learning pour la segmentation des nuages dans des images fisheye RGB en utilisant des masques de nuages basés sur l’infrarouge comme vérité terrain. Le stagiaire explorera des techniques d’apprentissage cross-modal, où les images RGB servent d’entrée et les masques binaires dérivés de l’infrarouge comme supervision. Cette approche vise à améliorer la précision de la segmentation dans des conditions d’éclairage difficiles et à contribuer à des prévisions plus fiables de la production solaire à court terme.

Méthodologie :

* Prétraiter et aligner les jeux de données d’images RGB et infrarouges.
* Générer ou affiner des masques binaires de nuages à partir des images infrarouges (possibilité de créer manuellement des masques de vérité terrain).
* Concevoir et entraîner un modèle de segmentation (ex. U-Net, U-Net++, SegFormer) adapté à la distorsion fisheye.
* Évaluer les performances du modèle par rapport aux méthodes internes basées sur RGB.
* Intégrer le modèle dans une chaîne de prévision et tester sur des données réelles de production PV.

Vous évoluerez au sein d'une équipe de professionnels confirmés et auprès d'un tuteur-coach, le référent de votre futur métier. Un accompagnement individualisé vous permettra de favoriser votre autonomie et de vous mener à votre diplôme !