Ce travail s'inscrit dans le cadre du projet ANR REVE-BNN, visant à proposer des BNN (réseaux de neurones binarisés) spécialisés dans le traitement de données issues de caméras événementielles.
L'objectif final est d'implémenter sur FPGA des réseaux de neurones binarisés (BNN) créés sur mesure pour le projet. Pour y arriver, des solutions à certains verrous scientifiques devront être proposées. Les BNN visés devront répondre à des tâches de classification et de détection sur différents jeux de donnés puis en fonctionnement réel.
Activités
Le poste aura deux composantes : recherche et implémentation.
- Conception des architectures BNN spécifiques
- Expérimentations sur PC classique pour valider les modèles
- Étude et comparaison de différentes représentations des données événementielles
- Implémentations et tests sur FPGA
- Mise en place de codes de démonstration
Compétences
Expérience avec cartes type AMD/Xilinx KRIA
Contexte de travail
Notre laboratoire est spécialisé dans le contrôle de robots mobiles, tels que des voitures et des drones intelligents. Nous nous focalisons sur les problèmes de commande, de localisation, de communication, de perception, et de réalité virtuelle. Le laboratoire dispose de véhicules robotisés équipés de nombreux capteurs, d'une piste d'essais, de simulateurs, et d'une volière. Notre équipe est également impliquée dans le laboratoire commun SIVALab entre UTC, CNRS et Renault (Ampere).
Notre équipe a développé des compétences fortes en vision événementielle depuis 2020, avec des résultats sur des applications de calibrage, de flot optique, d'estimation des profondeurs, et de segmentation des objets mobiles.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
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