Few-shot learning en détection d’objets appliqué à la robotique

Chez Teledyne DALSA, nous développons une plateforme qui permet à nos clients d’utiliser l’apprentissage profond dans le monde de la vision industrielle en facilitant le développement de solutions intelligentes qui s’intègrent à notre gamme de produits. Bien le succès de l’apprentissage profond repose fréquemment sur l’abondance de données étiquetées, il est souvent difficile pour nos clients de récolter ces données en pratique. Le projet se concentre sur l’application du « few-shot learning » pour la détection d’objets dans le cadre d’une application robotique. L’objectif est d’améliorer nos solutions actuelles pour l’apprentissage avec un très petit nombre d’exemples étiquetées. L’étudiant devra assimiler l’état de l’art en « few-shot learning » afin de développer une solution pour la détection d’objets en vision robotique. L’étudiant pourra aussi mettre en pratique la solution proposée en développant une application démonstrative de « pick and place » intelligente à l’aide d’un bras robotique.

Faculty Supervisor:

Marco Pedersoli;Jean-Philippe Roberge

Student:

Partner:

Teledyne DALSA Semiconducteur (Montreal, QC)

Discipline:

Engineering

Sector:

Manufacturing

University:

École de technologie supérieure

Program: