Création d'un jeu de données pour la localisation sur des objets flexibles h/f

[Voir pièce jointe]

Proposition de stage 2024-2025
Création d’un jeu de données pour la localisation sur des objets flexibles
Contact : fabrice.mayran-de-chamisso@cea.fr

Contexte du stage
Le CEA LVML a une longue expérience du recalage 3D d’objets rigides, de la détection d’anomalies, de la description d’images, de la reconstruction 3D, du rendu 3D, etc. Nous disposons également d’un bras robot (UR10e) qui nous a permis de collecter un jeu de données pour la localisation et la segmentation d’objets rigides.
Beaucoup d’objets de la « vraie vie » ne sont pas totalement rigides : articulés, déformables, mous, etc. Afin d’entraîner des réseaux de neurones à caractériser la déformation de ces objets, il est nécessaire de disposer de jeux de données synthétiques et si possible réelles (cf.
https://dataverse.orc.gmu.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.13021/orc2020/XXLVXM).

Objectifs du stage

Le stage consiste en
- L’appropriation par le candidat des efforts existants de l’état de l’art sur les jeux de données d’objets flexibles et leur traitement
- La constitution d’un dataset de synthèse photoréaliste d’objets déformables en utilisant un pipeline de type BlenderProc basé sur la génération procédurale via Blender(https://github.com/DLR- RM/BlenderProc/tree/main/examples/datasets/bop_challenge)
- Si possible, la constitution d’un dataset réel, en utilisant des techniques novatrices développées durant le stage
- L’utilisation d’outils de vision par ordinateur (réseaux de neurones notamment) pour effectuer des tâches de suivi de points, reconstruction de déformation, etc. sur les objets déformables.
Selon les résultats obtenus et le profil du candidat, une poursuite en thèse pourra être envisagée.
Compétences
Le candidat devra maîtriser deux technologies clés : le maniement de Blender (UV mapping, compositing, rigging, animation, …), et la programmation en python (des connaissances en python sous Blender sont un plus).
Des connaissances en apprentissage profond en python/Pytorch sont préférables de même que des connaissances en vision par ordinateur (géométrie projective, etc.).
Des connaissances en robotique sous ROS(2) sont un plus, de même que des connaissances en C/C++.

Une forte autonomie et un esprit d’initiative sont attendus de la part du candidat.

Informations générales
Formation / Niveau d’étude : Ingénieur, Master 1 ou Master 2 / Bac+5

Possibilité poursuite en thèse ou CDD : OUI selon profil.
Durée : 4-6 mois
Lieu : Palaiseau (91) – Centre d’intégration de Nano-INNOV
Indemnités de stage : 1400 € (grille fixe).
Aide au logement / transport / restauration.

stage de fin d'étude ingénieur / stage M2

étudiant motivé par la recherche scientifique en informatique, simulation numérique, rendu, localisation 3D, vision par ordinateur, robotique, ...

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.