Contexte et objectifs

• Développer un système de computer vision capable de détecter, classifier et compter des objets présents sur des rayonnages à partir d'images fournies en entrée.
• Objectif final : produire un pipeline automatisé (prétraitement → détection/classification → post-traitement/comptage) prêt à être évalué en conditions réelles.

Tâches principales

• Collecte et préparation des données : analyse des images fournies, annotation (bounding boxes/labels) et augmentation d'images adaptées aux conditions de rayonnages.
• Conception et entraînement de modèles de détection/segmentation (ex. YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN ou architectures modernes) pour obtenir détection et classification robustes.
• Développement d'un module de comptage automatique : agrégation des détections par étagère/zones, gestion des occlusions et déduplication des objets détectés.

Évaluation et livrables

• Mise en place de métriques d'évaluation (mAP, précision/recall, erreur de comptage) et rapport comparatif entre modèles testés.
• Livrables attendus : code source du pipeline, jeux de données annotés, modèles entraînés et rapport technique décrivant méthodes, résultats et recommandations de déploiement.

Compétences requises

• Maîtrise du deep learning appliqué à la vision par ordinateur : entraînement de réseaux, fine-tuning, gestion de dataset.
• Expérience avec frameworks tels que PyTorch ou TensorFlow et outils d'annotation (LabelImg, COCO format, etc.).
• Connaissances en traitement d'images (prétraitement, augmentation) et post-traitement pour comptage (NMS, clustering).

Environnement et intégration

• Travail en collaboration avec l'équipe WiseVision pour intégrer le pipeline aux besoins métiers (format d'images, contraintes d'industrialisation).
• Possibilité de prototypage sur GPU et mise en place de tests sur images réelles issues de rayonnages.

Modalités de candidature

• Pour postuler, envoyez votre candidature (CV + lettre de motivation + exemples de projets pertinents) à l'adresse suivante : careers@wisevision.io .
• Objet recommandé du mail : "Candidature Stage PFE – SUJET 2 DÉTECTION ET COMPTAGE AUTOMATIQUE D’OBJETS SUR RAYONNAGES".