Stage - génération procédurale d'images aériennes synthétiques

L'entraînement de modèles d'apprentissage profond pour l'interprétation d'images aériennes et satellitaires requiert de grandes quantités de données annotées. Toutefois, si d'importants volumes de données d'observation de la Terre sont disponibles grâce aux satellites européens Sentinel-2 et aux programmes français SPOT et BDORTHO, cette masse de données est non-étiquetée. En effet, peu d'images de télédétection sont étiquetées avec une information sémantique utile pour entraîner des réseaux profonds.

Pour pallier ces difficultés, la recherche en intelligence artificielle s'est intéressée à la génération de bases de données d'images synthétiques. La génération procédurale est en outre un procédé historiquement bien connu dans la communauté du jeu vidéo, permettant de produire rapidement de grands mondes virtuels en trois dimensions. Le générateur WorldWeaver, développé au LASTIG, est un tel outil, permettant de synthétiser des vues aériennes de villes avant et après une catastrophe naturelle.




"Le ou la stagiaire recrutée travaillera au développement de nouvelles fonctionnalités pour le logiciel WorldWeaver et à sa validation pour l’entraînement de modèles profonds. En particulier, il s’agira de réaliser des développements en Python et Blender pour implémenter de nouvelles techniques de génération procédurales de la littérature. En outre, le ou la stagiaire devra générer des grandes bases d’images aériennes synthétiques à l’aide de WorldWeaver, entraîner des modèles profonds de segmentation sur un mélange de données réelles et synthétiques, et quantifier le gain de performances ainsi obtenu.

Le ou la stagiaire fournira les productions suivantes :
- Intégration de nouveaux algorithmes de génération procédurale de textures (champs, forêts, etc.),
- Intégration de nouveaux algorithmes de génération procédurale de bâtiments,
- Jeu de données d’images synthétiques avant et après une catastrophe naturelle,
- Benchmark de cette stratégie d’augmentation de données sur le jeu de données FLAIR pour l’occupation des sols."


Étudiant·e en Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur.

Bon niveau en développement informatique


Le stage est localisé en île-de-France à Champs-sur-Marne dans les locaux de Géodata Paris sur le Campus Descartes à proximité du RER A (Noisy Champ).


Aucune