Laboratoire CEFREM - Université de Perpignan
Ce projet vise à contribuer à la surveillance et à l’étude de la biodiversité marine, fournissant des outils et des
méthodes essentiels pour les chercheurs et les gestionnaires de la faune marine souhaitant utiliser un logiciel de reconnaissance d’images (YOLO), sur des
vidéos ou des images sous-marines. Ces outils et méthodes peuvent également être étendus à l’ensemble des
tâches de détection et de classification sur des données spatiales.
Le développement de modèles dans Yolo a fait l’objet d’un stage de M1 en 2023/2024.
Pour continuer le travail, il reste notamment
● À reprendre le travail déjà construit, et faciliter aux chercheurs l’implémentation du modèle (entraînement
et validation du modèle) sur les jeux de données toujours en cours via une interface graphique (GUI) en
utilisant des bibliothèques Python de type Tinkter, PyQT, PySide6).
● Produire des tableaux de bord de statistiques pertinentes à l’étude de la biodiversité marine basé sur les
detection survenues durant les videos analysées (bibliothèques Python de type Shiny ou Dash)
Profil recherché
Étudiant.e en 2ème année de BUT Science des Données.
Python pour conception/développement de GUI (via Tkinter) et dashboard (bibliothèque Shiny ou Dash)
Analyses statistiques (R, Matlab, Python au choix de l’intéressé). SIG (QGIS, Arcgis ou autre).
Expertises en data science, modélisation statistique.
Capacités de lecture et synthèse. Aisance en anglais. Capacité de médiation.
Encadrement
Le stagiaire sera encadré par S. Pinel, MCF, modélisation en géoscience.
Candidature
Envoyer CV à S. Pinel sebastien.pinel@univ-perp.fr avant le 2024-02-15. L’envoi optionnel du relevé de note du
1er semestre (ou année précédente) sera apprécié.
Pour postuler, envoyez votre CV et votre lettre de motivation par e-mail à sebastien.pinel@univ-perp.fr
