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"Transfer Learning" multi-sources avec des CNNs sur des images d’Histo-pathologie (H/F)


Published on
14 Nov2019
Duration

6 mois

Reference

JNBE_20MVD_FC_CNN

Remuneration

By profile

Location

Suresnes

Start date

As soon as possible


Job description

Ce stage a pour but de démonter le potentiel du Transfer Learning de l’image naturelle sur l'imagerie médicale qui pourrait être bénéfique pour de nombreuses applications dans le domaine médical avec des annotations limitées.

Le but est de développer de nouveaux modèles de Deep Learning à partir de zéro. Il s’agira d’appliquer un Transfer Learning à partir de nouvelles bases de données publiques de texture. Le/la stagiaire est chargé(e) de créer de nouveaux modèles via de nouveaux entrainements, ce qui permettra de mieux comprendre la construction des modèles. Le/la stagiaire réalisera un benchmark des bases de données de texture appliquées à des images internes d’histopathologie dédiées à la reconnaissance de 5 types de cancer. L’objectif est de se focaliser sur les aspects du Transfer Learning et non l’architecture CNN. Au final, nous souhaitons récupérer des modèles pré entrainés opérationnels pour nos projets de Deep Learning.

Pour plus d’informations sur les bases de données de texture voir : https://arxiv.org/pdf/1612.02589.pdf

Missions

  • Recherche bibliographique sur le Deep et Transfer Learning
  • Benchmark des performances des modèles de DL (forces et faiblesses) en fonction des différents "Transfer Learning" à partir des bases de données de Texture (DTD, ALOT, FMD, KTB, ILD,…)
  • Entraîner des modèles de Deep Learning par Transfer Learning "from scratch" en Python via un serveur HPC
  • Réaliser le rapport de stage et présenter les résultats devant l’équipe

Required profile

Etudiant(e) (BAC+5) en Data Science ou Intelligence Artificielle (Ecole Ingénieur ou M2 équivalent).

Bonnes connaissances en R, Python.

Familiarité avec une ou plusieurs techniques de deep learning ou transfer learning : TensorFlow, Keras, Caffe, MxNet, TORCH, FastAI etc.

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