Stage deep learning pour la synthese d'image dans le domaine du traitement des déchets h/f

- Missions & objectifs Le stage s'inscrit dans un projet de contrôle des matières arrivant en centre de traitement des déchets. Afin de s'assurer de la qualité des flux de matières entrantes attendues, il est nécessaire d'inspecter les contenus déversés et de détecter les déchets non-conformes. Cette étape est cruciale car elle permet d'optimiser le processus de recyclage des matières reçues. La vérification de la conformité s'inscrit dans le cadre de la loi AGEC de février 2020. L'apprentissage profond (deep learning) permet de développer de nouvelles approches de contrôle qualité améliorant la sécurité et la fiabilité du process de déclassement par les sites. Les déchets bien triés permettent une meilleure valorisation pour le recyclage. VERI souhaite donc explorer différentes techniques de deep learning, de statistiques et de traitement d'images, afin de transformer l'activité à travers des processus d'aide à la décision. Ce stage permettra de travailler sur différentes techniques d'annotation automatique de données images, et de synthèse d'images, avec pour objectif de constituer une base de données robuste pour la détection automatique de déchets non-conformes. - Missions principales - Révision bibliographique sur les méthodes de synthèse d'images appliquées au domaine - Choix et implémentation de l'approche la plus adaptée - Comparaison des performances d'un modèle de reconnaissance d'objet et/ou segmentation d'instance avec et sans synthèse d'images. Ce stage offre la possibilité de poursuivre avec une thèse CIFRE sur un sujet similaire En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s'engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination.