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Tesis sobre el tema "Fully- and weakly-Supervised learning"

Autor: Grafiati
Publicado: 9 de noviembre de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Ma, Qixiang. "Deep learning based segmentation and detection of aorta structures in CT images involving fully and weakly supervised learning." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS029.

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Resumen
La réparation endovasculaire des anévrismes aortiques abdominaux (EVAR) et l’implantation valvulaire aortique transcathéter (TAVI) sont des interventions endovasculaires pour lesquelles l’analyse des images CT préopératoires est une étape préalable au planning et au guidage de navigation. Dans le cas de la procédure EVAR, les travaux se concentrent spécifiquement sur la question difficile de la segmentation de l’aorte dans l’imagerie CT acquise sans produit de contraste (NCCT), non encore résolue. Dans le cas de la procédure TAVI, ils abordent la détection des repères anatomiques permettant de
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Hlynur, Davíð Hlynsson. "Predicting expert moves in the game of Othello using fully convolutional neural networks." Thesis, KTH, Robotik, perception och lärande, RPL, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-210914.

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Resumen
Careful feature engineering is an important factor of artificial intelligence for games. In this thesis I investigate the benefit of delegating the engineering efforts to the model rather than the features, using the board game Othello as a case study. Convolutional neural networks of varying depths are trained to play in a human-like manner by learning to predict actions from tournaments. My main result is that using a raw board state representation, a network can be trained to achieve 57.4% prediction accuracy on a test set, surpassing previous state-of-the-art in this task.  The accuracy is
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Durand, Thibaut. "Weakly supervised learning for visual recognition." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066142/document.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse au problème de la classification d'images, où l'objectif est de prédire si une catégorie sémantique est présente dans l'image, à partir de son contenu visuel. Pour analyser des images de scènes complexes, il est important d'apprendre des représentations localisées. Pour limiter le coût d'annotation pendant l'apprentissage, nous nous sommes intéressé aux modèles d'apprentissage faiblement supervisé. Dans cette thèse, nous proposons des modèles qui simultanément classifient et localisent les objets, en utilisant uniquement des labels globaux pendant l'apprentissage. L'app
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Durand, Thibaut. "Weakly supervised learning for visual recognition." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066142.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse au problème de la classification d'images, où l'objectif est de prédire si une catégorie sémantique est présente dans l'image, à partir de son contenu visuel. Pour analyser des images de scènes complexes, il est important d'apprendre des représentations localisées. Pour limiter le coût d'annotation pendant l'apprentissage, nous nous sommes intéressé aux modèles d'apprentissage faiblement supervisé. Dans cette thèse, nous proposons des modèles qui simultanément classifient et localisent les objets, en utilisant uniquement des labels globaux pendant l'apprentissage. L'app
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Raisi, Elaheh. "Weakly Supervised Machine Learning for Cyberbullying Detection." Diss., Virginia Tech, 2019. http://hdl.handle.net/10919/89100.

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Resumen
The advent of social media has revolutionized human communication, significantly improving individuals' lives. It makes people closer to each other, provides access to enormous real-time information, and eases marketing and business. Despite its uncountable benefits, however, we must consider some of its negative implications such as online harassment and cyberbullying. Cyberbullying is becoming a serious, large-scale problem damaging people's online lives. This phenomenon is creating a need for automated, data-driven techniques for analyzing and detecting such behaviors. In this research, we
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Hanwell, David. "Weakly supervised learning of visual semantic attributes." Thesis, University of Bristol, 2014. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.687063.

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Resumen
There are at present many billions of images on the internet, only a fraction of which are labelled according to their semantic content. To automatically provide labels for the rest, models of visual semantic concepts must be created. Such models are traditionally trained using images which have been manually acquired, segmented, and labelled. In this thesis, we submit that such models can be learned automatically using those few images which have already been labelled, either directly by their creators, or indirectly by their associated text. Such imagery can be acquired easily, cheaply, and
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Kumar, M. Pawan. "Weakly Supervised Learning for Structured Output Prediction." Habilitation à diriger des recherches, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00943602.

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Resumen
We consider the problem of learning the parameters of a structured output prediction model, that is, learning to predict elements of a complex interdependent output space that correspond to a given input. Unlike many of the existing approaches, we focus on the weakly supervised setting, where most (or all) of the training samples have only been partially annotated. Given such a weakly supervised dataset, our goal is to estimate accurate parameters of the model by minimizing the regularized empirical risk, where the risk is measured by a user-specified loss function. This task has previously be
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Nodet, Pierre. "Biquality learning : from weakly supervised learning to distribution shifts." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG030.

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Resumen
Le domaine de l'apprentissage avec des faiblesses en supervision est appelé apprentissage faiblement supervisé et regroupe une variété de situations où la vérité terrain collectée est imparfaite. Les étiquettes collectées peuvent souffrir de mauvaise qualité, de non-adaptabilité ou de quantité insuffisante. Dans ce mémoire nous proposons une nouvelle taxonomie de l'apprentissage faiblement supervisé sous la forme d'un cube continu appelé le cube de la supervision faible qui englobe toutes les faiblesses en supervision. Pour concevoir des algorithmes capables de gérer toutes supervisions faible
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Ruiz, Ovejero Adrià. "Weakly-supervised learning for automatic facial behaviour analysis." Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2017. http://hdl.handle.net/10803/457708.

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Resumen
In this Thesis we focus on Automatic Facial Behavior Analysis, which attempts to develop autonomous systems able to recognize and understand human facial expressions. Given the amount of information expressed by facial gestures, this type of systems has potential applications in multiple domains such as Human Computer Interaction, Marketing or Healthcare. For this reason, the topic has attracted a lot of attention in Computer Vision and Machine Learning communities during the past two decades. Despite the advances in the field, most of facial expression analysis problems can be considered far
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Siva, Parthipan. "Automatic annotation for weakly supervised learning of detectors." Thesis, Queen Mary, University of London, 2012. http://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/handle/123456789/3359.

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Resumen
Object detection in images and action detection in videos are among the most widely studied computer vision problems, with applications in consumer photography, surveillance, and automatic media tagging. Typically, these standard detectors are fully supervised, that is they require a large body of training data where the locations of the objects/actions in images/videos have been manually annotated. With the emergence of digital media, and the rise of high-speed internet, raw images and video are available for little to no cost. However, the manual annotation of object and action locations rem
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Torcinovich, Alessandro <1992&gt. "Using Contextual Information In Weakly Supervised Learning: Toward the integration of contextual and deep learningapproaches, to address weakly supervised tasks." Doctoral thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2021. http://hdl.handle.net/10579/20596.

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Resumen
Come l'attento lettore avrà dedotto dal titolo, questa tesi pone alcune basi empiriche, assieme ad altrettante considerazioni teoriche, verso la definizione di una metodologia finalizzata a migliorare task di weakly supervised learning. La metodologia genera supervisione addizionale sfruttando l'informazione contestuale proveniente dal confronto delle osservazioni in un dataset sotto molteplici ipotesi di etichettatura. Il materiale di ricerca presentato, ruota principalmente attorno a due algoritmi. Nella prima parte, l'attenzione è rivolta a Graph Transduction Games (GTG), un algoritmo di l
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Valvano, Gabriele. "Semi-supervised and weakly-supervised learning with spatio-temporal priors in medical image segmentation." Thesis, IMT Alti Studi Lucca, 2021. http://e-theses.imtlucca.it/344/1/Valvano_phdthesis.pdf.

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Resumen
Over the last decades, medical imaging techniques have played a crucial role in healthcare, supporting radiologists and facilitating patient diagnosis. With the advent of faster and higher-quality imaging technologies, the amount of data that is possible to collect for each patient is paving the way toward personalised medicine. As a result, automating simple image analysis operations, such as lesion localisation and quantification, would greatly help clinicians focus energy and attention on tasks best done by human intelligence. Most recently, Artificial Intelligence (AI) research is
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Stella, Federico. "Learning a Local Reference Frame for Point Clouds using Spherical CNNs." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20197/.

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Resumen
Uno dei problemi più importanti della 3D Computer Vision è il cosiddetto surface matching, che consiste nel trovare corrispondenze tra oggetti tridimensionali. Attualmente il problema viene affrontato calcolando delle feature locali e compatte, chiamate descrittori, che devono essere riconosciute e messe in corrispondenza al mutare della posa dell'oggetto nello spazio, e devono quindi essere invarianti rispetto all'orientazione. Il metodo più usato per ottenere questa proprietà consiste nell'utilizzare dei Local Reference Frame (LRF): sistemi di coordinate locali che forniscono un'orientazione
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Chiaroni, Florent. "Weakly supervised learning for image classification and potentially moving obstacles analysis." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASC006.

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Resumen
Dans le contexte des applications de perception pour le véhicule à conduite déléguée, l’intérêt pour les approches d’apprentissage automatique a continuellement augmenté pendant cette dernière décennie. Cependant, lorsque ces approches doivent être discriminatives, elle nécessitent généralement d’apprendre sur des données manuellement annotées. L’annotation manuelle a un coût non négligeable, tandis que les données non annotées peuvent être facilement obtenues dans le contexte d’un véhicule autonome équipé de capteurs. Il se trouve qu’une catégorie de stratégies d’apprentissage, dite d’apprent
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Orsini, Hélène. "Weakly-Supervised Learning for Botnet Traffic Analysis and Adversarial Robustness Assessment." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2025. http://www.theses.fr/2025CSUP0001.

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Resumen
Cette thèse se concentre principalement sur les systèmes de détection d’intrusion au niveau réseau avec des techniques de machine leanring ML faiblement supervisées et dignes de confiance. Elle aborde les principaux défis liés aux données de réseau pour les techniques ML basées sur le comportement pour l’analyse du trafic des botnets, en particulier le manque de données étiquetées et l’évolution du comportement du réseau. La recherche comprend quatre contributions principales. Premièrement, le pipeline DYNAMO optimise l’échantillonnage des données actives, réduisant ainsi les besoins d’annotat
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He, Fengxiang. "Instance-Dependent Positive-Unlabelled Learning." Thesis, The University of Sydney, 2018. http://hdl.handle.net/2123/20115.

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Resumen
An emerging topic in machine learning is how to learn classifiers from datasets containing only positive and unlabelled examples (PU learning). This problem has significant importance in both academia and industry. This thesis addresses the PU learning problem following a natural strategy that treats unlabelled data as negative. By this way, a PU dataset is transferred to a fully-labelled dataset but with label noise. This strategy has been employed by many existing works and is usually called the one-side noise model. Under the framework of the one-side noise model, this thesis proposes an
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Lerousseau, Marvin. "Weakly Supervised Segmentation and Context-Aware Classification in Computational Pathology." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG015.

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Resumen
L’anatomopathologie est la discipline médicale responsable du diagnostic et de la caractérisation des maladies par inspection macroscopique, microscopique, moléculaire et immunologique des tissus. Les technologies modernes permettent de numériser des lames tissulaire en images numériques qui peuvent être traitées par l’intelligence artificielle pour démultiplier les capacités des pathologistes. Cette thèse a présenté plusieurs approches nouvelles et puissantes qui s’attaquent à la segmentation et à la classification pan-cancer des images de lames numériques. L’apprentissage de modèles de segme
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Sahasrabudhe, Mihir. "Unsupervised and weakly supervised deep learning methods for computer vision and medical imaging." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASC010.

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Resumen
Les premières contributions de cette thèse (Chapter 2 et Chapitre 3) sont des modèles appelés Deforming Autoencoder (DAE) et Lifting Autoencoder (LAE), utilisés pour l'apprentissage non-supervisé de l'alignement 2-D dense d'images d'une classe donnée, et à partir de cela, pour apprendre un modèle tridimensionnel de l'objet. Ces modèles sont capable d'identifer des espaces canoniques pour représenter de différent caractéristiques de l'objet, à savoir, l'apparence des objets dans l'espace canonique, la déformation dense associée permettant de retrouver l'image réelle à partir de cette apparence,
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Sanchez, Eduardo Hugo. "Learning disentangled representations of satellite image time series in a weakly supervised manner." Thesis, Toulouse 3, 2021. http://www.theses.fr/2021TOU30032.

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Resumen
Cette thèse se focalise sur l'apprentissage de représentations de séries temporelles d'images satellites via des méthodes d'apprentissage non supervisé. Le but principal est de créer une représentation qui capture l'information la plus pertinente de la série temporelle afin d'effectuer d'autres applications d'imagerie satellite. Cependant, l'extraction d'information à partir de la donnée satellite implique de nombreux défis. D'un côté, les modèles doivent traiter d'énormes volumes d'images fournis par les satellites. D'un autre côté, il est impossible pour les opérateurs humains d'étiqueter ma
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Tang, Yuxing. "Weakly supervised learning of deformable part models and convolutional neural networks for object detection." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEC062/document.

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Resumen
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la détection d’objets faiblement supervisée. Le but est de reconnaître et de localiser des objets dans les images, n’ayant à notre disposition durant la phase d’apprentissage que des images partiellement annotées au niveau des objets. Pour cela, nous avons proposé deux méthodes basées sur des modèles différents. Pour la première méthode, nous avons proposé une amélioration de l’approche ”Deformable Part-based Models” (DPM) faiblement supervisée, en insistant sur l’importance de la position et de la taille du filtre racine initial spécifiqu
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Doersch, Carl. "Supervision Beyond Manual Annotations for Learning Visual Representations." Research Showcase @ CMU, 2016. http://repository.cmu.edu/dissertations/787.

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Resumen
For both humans and machines, understanding the visual world requires relating new percepts with past experience. We argue that a good visual representation for an image should encode what makes it similar to other images, enabling the recall of associated experiences. Current machine implementations of visual representations can capture some aspects of similarity, but fall far short of human ability overall. Even if one explicitly labels objects in millions of images to tell the computer what should be considered similar—a very expensive procedure—the labels still do not capture everything th
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Götz, Michael [Verfasser], and R. [Akademischer Betreuer] Dillmann. "Variability-Aware and Weakly Supervised Learning for Semantic Tissue Segmentation / Michael Götz ; Betreuer: R. Dillmann." Karlsruhe : KIT-Bibliothek, 2017. http://d-nb.info/1137265000/34.

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Hrabovszki, Dávid. "Classification of brain tumors in weakly annotated histopathology images with deep learning." Thesis, Linköpings universitet, Statistik och maskininlärning, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-177271.

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Resumen
Brain and nervous system tumors were responsible for around 250,000 deaths in 2020 worldwide. Correctly identifying different tumors is very important, because treatment options largely depend on the diagnosis. This is an expert task, but recently machine learning, and especially deep learning models have shown huge potential in tumor classification problems, and can provide fast and reliable support for pathologists in the decision making process. This thesis investigates classification of two brain tumors, glioblastoma multiforme and lower grade glioma in high-resolution H&amp;E-stained hist
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Wang, Xin. "Gaze based weakly supervised localization for image classification : application to visual recognition in a food dataset." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066577/document.

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Resumen
Dans cette dissertation, nous discutons comment utiliser les données du regard humain pour améliorer la performance du modèle d'apprentissage supervisé faible dans la classification des images. Le contexte de ce sujet est à l'ère de la technologie de l'information en pleine croissance. En conséquence, les données à analyser augmentent de façon spectaculaire. Étant donné que la quantité de données pouvant être annotées par l'humain ne peut pas tenir compte de la quantité de données elle-même, les approches d'apprentissage supervisées bien développées actuelles peuvent faire face aux goulets d'é
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Wang, Xin. "Gaze based weakly supervised localization for image classification : application to visual recognition in a food dataset." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066577.

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Resumen
Dans cette dissertation, nous discutons comment utiliser les données du regard humain pour améliorer la performance du modèle d'apprentissage supervisé faible dans la classification des images. Le contexte de ce sujet est à l'ère de la technologie de l'information en pleine croissance. En conséquence, les données à analyser augmentent de façon spectaculaire. Étant donné que la quantité de données pouvant être annotées par l'humain ne peut pas tenir compte de la quantité de données elle-même, les approches d'apprentissage supervisées bien développées actuelles peuvent faire face aux goulets d'é
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Abou-Moustafa, Karim. "Metric learning revisited: new approaches for supervised and unsupervised metric learning with analysis and algorithms." Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=106370.

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Resumen
In machine learning one is usually given a data set of real high dimensional vectors X, based on which it is desired to select a hypothesis θ from the space of hypotheses Θ using a learning algorithm. An immediate assumption that is usually imposed on X is that it is a subset from the very general embedding space Rp which makes the Euclidean distance ∥•∥2 to become the default metric for the elements of X. Since various learning algorithms assume that the input space is Rp with its endowed metric ∥•∥2 as a (dis)similarity measure, it follows that selecting hypothesis θ becomes intrinsically ti
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De, La Bourdonnaye François. "Learning sensori-motor mappings using little knowledge : application to manipulation robotics." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2018. http://www.theses.fr/2018CLFAC037/document.

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Resumen
La thèse consiste en l'apprentissage d'une tâche complexe de robotique de manipulation en utilisant très peu d'aprioris. Plus précisément, la tâche apprise consiste à atteindre un objet avec un robot série. L'objectif est de réaliser cet apprentissage sans paramètres de calibrage des caméras, modèles géométriques directs, descripteurs faits à la main ou des démonstrations d'expert. L'apprentissage par renforcement profond est une classe d'algorithmes particulièrement intéressante dans cette optique. En effet, l'apprentissage par renforcement permet d’apprendre une compétence sensori-motrice en
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Rocco, Ignacio. "Neural architectures for estimating correspondences between images." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2020. http://www.theses.fr/2020UPSLE060.

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Resumen
L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes pour la mise en correspondance entre de paires d'images dans des situations difficiles, telles que des changements extrêmes d'éclairage, des scènes avec peu de texture ou comprenant des structures répétitives, ou la mise en correspondance entre parties d'objets qui appartiennent à la même classe mais qui peuvent présenter de grandes différences d'apparence intra-classe. Nos contributions sont les suivantes : (i) nous développons une approche entraînable pour l'alignement paramétrique d'images en utilisant un modèle de réseau siamois, (ii
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Peyre, Julia. "Learning to detect visual relations." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLEE016.

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Resumen
Nous étudions le problème de détection de relations visuelles de la forme (sujet, prédicat, objet) dans les images, qui sont des entités intermédiaires entre les objets et les scènes visuelles complexes. Cette thèse s’attaque à deux défis majeurs : (1) le problème d’annotations coûteuses pour l’entrainement de modèles fortement supervisés, (2) la variation d’apparence visuelle des relations. Nous proposons un premier modèle de détection de relations visuelles faiblement supervisé, n’utilisant que des annotations au niveau de l’image, qui, étant donné des détecteurs d’objets pré-entrainés, atte
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Jacobzon, Gustaf. "Multi-site Organ Detection in CT Images using Deep Learning." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-279290.

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Resumen
When optimizing a controlled dose in radiotherapy, high resolution spatial information about healthy organs in close proximity to the malignant cells are necessary in order to mitigate dispersion into these organs-at-risk. This information can be provided by deep volumetric segmentation networks, such as 3D U-Net. However, due to limitations of memory in modern graphical processing units, it is not feasible to train a volumetric segmentation network on full image volumes and subsampling the volume gives a too coarse segmentation. An alternative is to sample a region of interest from the image
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Miech, Antoine. "Large-scale learning from video and natural language." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2020. http://www.theses.fr/2020UPSLE059.

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Resumen
Nous nous intéressons à l’apprentissage automatique d’algorithmes pour la compréhension automatique de vidéos. Une majorité des approches en compréhension de vidéos dépend de larges bases de données de vidéos manuellement annotées pour l’entraînement. Cependant, la collection et l’annotation de telles bases de données est fastidieuse, coûte cher et prend du temps. Pour palier à ce problème, cette thèse se concentre sur l’exploitation de large quantité d’annotations publiquement disponible, cependant bruitées, sous forme de langage naturel. En particulier, nous nous intéressons à un corpus dive
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Zhukov, Dimitri. "Learning to localize goal-oriented actions with weak supervision." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2021. http://www.theses.fr/2021UPSLE105.

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Resumen
Le but de cette thèse est de développer des méthodes pour la compréhension automatique des vidéos d'instructions, qui démontrent des tâches humaines, comme, par exemple, faire une omelette ou accrocher une peinture. Nous proposons, d’abord, une méthode d'apprentissage des actions seulement à partir d'un script pour chaque tâche, au lieu des annotations manuelles. Notre modèle permet de réduire la quantité de données d'entraînement, en partageant l’information entre les tâches. Nous évaluons notre approche sur un nouveau jeu de données, CrossTask. Nous présentons, ensuite, une méthode non super
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Fathi, Alireza. "Learning descriptive models of objects and activities from egocentric video." Diss., Georgia Institute of Technology, 2013. http://hdl.handle.net/1853/48738.

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Recent advances in camera technology have made it possible to build a comfortable, wearable system which can capture the scene in front of the user throughout the day. Products based on this technology, such as GoPro and Google Glass, have generated substantial interest. In this thesis, I present my work on egocentric vision, which leverages wearable camera technology and provides a new line of attack on classical computer vision problems such as object categorization and activity recognition. The dominant paradigm for object and activity recognition over the last decade has been based on usi
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Boyraz, Hakan. "Human Action Localization and Recognition in Unconstrained Videos." Doctoral diss., University of Central Florida, 2013. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/5910.

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Resumen
As imaging systems become ubiquitous, the ability to recognize human actions is becoming increasingly important. Just as in the object detection and recognition literature, action recognition can be roughly divided into classification tasks, where the goal is to classify a video according to the action depicted in the video, and detection tasks, where the goal is to detect and localize a human performing a particular action. A growing literature is demonstrating the benefits of localizing discriminative sub-regions of images and videos when performing recognition tasks. In this thesis, we addr
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Spreyer, Kathrin. "Does it have to be trees? : Data-driven dependency parsing with incomplete and noisy training data." Phd thesis, Universität Potsdam, 2011. http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2012/5749/.

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We present a novel approach to training data-driven dependency parsers on incomplete annotations. Our parsers are simple modifications of two well-known dependency parsers, the transition-based Malt parser and the graph-based MST parser. While previous work on parsing with incomplete data has typically couched the task in frameworks of unsupervised or semi-supervised machine learning, we essentially treat it as a supervised problem. In particular, we propose what we call agnostic parsers which hide all fragmentation in the training data from their supervised components. We present experimenta
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Giraldo, Zuluaga Jhony Heriberto. "Graph-based Algorithms in Computer Vision, Machine Learning, and Signal Processing." Electronic Thesis or Diss., La Rochelle, 2022. http://www.theses.fr/2022LAROS037.

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L'apprentissage de la représentation graphique et ses applications ont suscité une attention considérable ces dernières années. En particulier, les Réseaux Neuronaux Graphiques (RNG) et le Traitement du Signal Graphique (TSG) ont été largement étudiés. Les RNGs étendent les concepts des réseaux neuronaux convolutionnels aux données non euclidiennes modélisées sous forme de graphes. De même, le TSG étend les concepts du traitement classique des signaux numériques aux signaux supportés par des graphes. Les RNGs et TSG ont de nombreuses applications telles que l'apprentissage semi-supervisé, la s
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Chen, Mickaël. "Learning with weak supervision using deep generative networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS024.

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Resumen
Nombre des succès de l’apprentissage profond reposent sur la disponibilité de données massivement collectées et annotées, exploités par des algorithmes supervisés. Ces annotations, cependant, peuvent s’avérer difficiles à obtenir. La conception de méthodes peu gourmandes en annotations est ainsi un enjeu important, abordé dans des approches semi-supervisées ou faiblement supervisées. Par ailleurs ont été récemment introduit les réseaux génératifs profonds, capable de manipuler des distributions complexes et à l’origine d’avancées majeures, en édition d’image et en adaptation de domaine par exe
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Masood, Syed Zain. "A Study of Localization and Latency Reduction for Action Recognition." Doctoral diss., University of Central Florida, 2012. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/5426.

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The success of recognizing periodic actions in single-person-simple-background datasets, such as Weizmann and KTH, has created a need for more complex datasets to push the performance of action recognition systems. In this work, we create a new synthetic action dataset and use it to highlight weaknesses in current recognition systems. Experiments show that introducing background complexity to action video sequences causes a significant degradation in recognition performance. Moreover, this degradation cannot be fixed by fine-tuning system parameters or by selecting better feature points. In
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Yu, Lu. "Semantic representation: from color to deep embeddings." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2019. http://hdl.handle.net/10803/669458.

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Resumen
Un dels problemes fonamentals de la visió per computador és representar imatges amb descripcions compactes semànticament rellevants. Aquestes descripcions podrien utilitzar-se en una àmplia varietat d'aplicacions, com la comparació d'imatges, la detecció d'objectes i la cerca de vídeos. L'objectiu principal d'aquesta tesi és estudiar les representacions d'imatges des de dos aspectes: les descripcions de color i les descripcions profundes amb xarxes neuronals. A la primera part de la tesi partim de descripcions de color modelades a mà. Existeixen noms comuns en diverses llengües per als colo
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Gonthier, Nicolas. "Transfer learning of convolutional neural networks for texture synthesis and visual recognition in artistic images." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG024.

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Dans cette thèse, nous étudions le transfert de réseaux de neurones à convolution (abrégés CNN en anglais) pré-entrainés sur des images naturelles, vers des tâches différentes de celles pour lesquelles ils ont été entraînés. Nous avons travaillé sur deux axes de recherche : la synthèse de texture et la reconnaissance visuelle dans les images d'œuvres d'art. Le premier axe consiste à synthétiser une nouvelle image à partir d'une image de référence. La plupart des méthodes récentes sont basées sur l'utilisation des matrices Gram des cartes de caractéristiques issues de CNNs entrainés sur ImageNe
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Caye, Daudt Rodrigo. "Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT033.

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L'analyse de l'imagerie satellitaire et aérienne d'observation de la Terre nous permet d'obtenir des informations précises sur de vastes zones. Une analyse multitemporelle de telles images est nécessaire pour comprendre l'évolution de ces zones. Dans cette thèse, les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés pour détecter et comprendre les changements en utilisant des images de télédétection provenant de diverses sources de manière supervisée et faiblement supervisée. Des architectures siamoises sont utilisées pour comparer des paires d'images recalées et identifier les pixels correspondan
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Oquab, Maxime. "Convolutional neural networks : towards less supervision for visual recognition." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE061.

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Les réseaux de neurones à convolution sont des algorithmes d’apprentissage flexibles qui tirent efficacement parti des importantes masses de données qui leur sont fournies pour l’entraînement. Malgré leur utilisation dans des applications industrielles dès les années 90, ces algorithmes n’ont pas été utilisés pour la reconnaissance d’image à cause de leurs faibles performances avec les images naturelles. C’est finalement grâce a l’apparition d’importantes quantités de données et de puissance de calcul que ces algorithmes ont pu révéler leur réel potentiel lors de la compétition ImageNet, menan
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Dufraux, Adrien. "Exploitation de transcriptions bruitées pour la reconnaissance automatique de la parole." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2022. http://www.theses.fr/2022LORR0032.

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Les méthodes usuelles pour la conception d'un système de reconnaissance automatique de la parole nécessitent des jeux de données de parole transcrite de bonne qualité. Ceux-ci sont composés du signal acoustique produit par un locuteur ainsi que de la transcription mot à mot de ce qui a été dit. Pour construire un bon modèle de reconnaissance automatique il faut plusieurs milliers d'heures de parole transcrite. Le jeu de données doit être crée à partir d'un panel de locuteurs et de situations différentes pour couvrir la variabilité de la parole et de la langue. Pour créer un tel jeu de données,
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Cinbis, Ramazan Gokberk. "Classification d'images et localisation d'objets par des méthodes de type noyau de Fisher." Phd thesis, Université de Grenoble, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01071581.

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Dans cette thèse, nous proposons des modèles et des méthodes dédiés à des taches de compréhension de l'image. En particulier, nous nous penchons sur des approches de type noyau de Fisher pour la classification d'images et la localisation d'objets. Nos études se répartissent en trois chapitres. En premier lieu, nous proposons de nouveaux descripteurs d'images construits sur des modèles non-iid de l'image. Notre point de départ est l'observation que les régions locales d'une image sont souvent supposées indépendentes et identiquement distribuées (iid) dans les modèles de type sacs-de-mots (SdM).
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Pécheux, Nicolas. "Modèles exponentiels et contraintes sur les espaces de recherche en traduction automatique et pour le transfert cross-lingue." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS242/document.

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La plupart des méthodes de traitement automatique des langues (TAL) peuvent être formalisées comme des problèmes de prédiction, dans lesquels on cherche à choisir automatiquement l'hypothèse la plus plausible parmi un très grand nombre de candidats. Malgré de nombreux travaux qui ont permis de mieux prendre en compte la structure de l'ensemble des hypothèses, la taille de l'espace de recherche est généralement trop grande pour permettre son exploration exhaustive. Dans ce travail, nous nous intéressons à l'importance du design de l'espace de recherche et étudions l'utilisation de contraintes p
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Guillaumin, Matthieu. "Données multimodales pour l'analyse d'image." Phd thesis, Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM048.

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La présente thèse s'intéresse à l'utilisation de méta-données textuelles pour l'analyse d'image. Nous cherchons à utiliser ces informations additionelles comme supervision faible pour l'apprentissage de modèles de reconnaissance visuelle. Nous avons observé un récent et grandissant intérêt pour les méthodes capables d'exploiter ce type de données car celles-ci peuvent potentiellement supprimer le besoin d'annotations manuelles, qui sont coûteuses en temps et en ressources. Nous concentrons nos efforts sur deux types de données visuelles associées à des informations textuelles. Tout d'abord, no
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Guillaumin, Matthieu. "Données multimodales pour l'analyse d'image." Phd thesis, Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00522278/en/.

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La présente thèse s'intéresse à l'utilisation de méta-données textuelles pour l'analyse d'image. Nous cherchons à utiliser ces informations additionelles comme supervision faible pour l'apprentissage de modèles de reconnaissance visuelle. Nous avons observé un récent et grandissant intérêt pour les méthodes capables d'exploiter ce type de données car celles-ci peuvent potentiellement supprimer le besoin d'annotations manuelles, qui sont coûteuses en temps et en ressources. Nous concentrons nos efforts sur deux types de données visuelles associées à des informations textuelles. Tout d'abord, no
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Patrini, Giorgio. "Weakly supervised learning via statistical sufficiency." Phd thesis, 2016. http://hdl.handle.net/1885/117067.

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The Thesis introduces a novel algorithmic framework for weakly supervised learn- ing, namely, for any any problem in between supervised and unsupervised learning, from the labels standpoint. Weak supervision is the reality in many applications of machine learning where training is performed with partially missing, aggregated- level and/or noisy labels. The approach is grounded on the concept of statistical suf- ficiency and its transposition to loss functions. Our solution is problem-agnostic yet constructive as it boils down to a simple two-steps p
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Huang, Gary B. "Weakly supervised learning for unconstrained face processing." 2012. https://scholarworks.umass.edu/dissertations/AAI3518242.

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Machine face recognition has traditionally been studied under the assumption of a carefully controlled image acquisition process. By controlling image acquisition, variation due to factors such as pose, lighting, and background can be either largely eliminated or specifically limited to a study over a discrete number of possibilities. Applications of face recognition have had mixed success when deployed in conditions where the assumption of controlled image acquisition no longer holds. This dissertation focuses on this unconstrained face recognition problem, where face images exhibit the same
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Shen, Tong. "Context Learning and Weakly Supervised Learning for Semantic Segmentation." Thesis, 2018. http://hdl.handle.net/2440/120354.

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Resumen
This thesis focuses on one of the fundamental problems in computer vision, semantic segmentation, whose task is to predict a semantic label for each pixel of an image. Although semantic segmentation models have been largely improved thanks to the great representative power of deep learning techniques, there are still open questions needed to be discussed. In this thesis, we discuss two problems regarding semantic segmentation, scene consistency and weakly supervised segmentation. In the first part of the thesis, we discuss the issue of scene consistency in semantic segmentation. This issue com
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