Wissal Mehrez

Développement d’un module d'inférence basé sur ONNX Runtime pour l'exécution de modèles de segmentation d’images IRM, avec export et conversion des modèles de PyTorch vers le format ONNX. Intégration de modèles de Deep Learning pour l’analyse et la segmentation automatique d’images médicales, ainsi que leur optimisation à l’aide de TensorRT pour améliorer les performances d'inférence sur GPU. Réalisation d’un benchmark comparatif entre PyTorch, ONNX Runtime et TensorRT, en évaluant le temps d'inférence, la consommation mémoire et la robustesse des modèles. Participation à la validation des résultats expérimentaux et à la rédaction de documentation technique.