Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
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 exemple. Dans cette thèse, nous explorons comment ces outils nouveaux peuvent être exploités pour réduire les besoins en annotations. En premier lieu, nous abordons la tâche de prédiction stochastique. Il s’agit de concevoir des systèmes de prédiction structurée tenant compte de la diversité des réponses possibles. Nous proposons dans ce cadre deux modèles, le premier pour des données multi-vues avec vues manquantes, et le second pour la prédiction de futurs possibles d'une séquence vidéo. Ensuite, nous étudions la décomposition en deux facteurs latents indépendants dans le cas où un seul facteur est annoté. Nous proposons des modèles qui visent à retrouver des représentations latentes sémantiquement cohérentes de ces facteurs explicatifs. Le premier modèle est appliqué en génération de données de capture de mouvements, le second, sur des données multi-vues. Enfin, nous nous attaquons au problème, crucial en vision par ordinateur, de la segmentation d’image. Nous proposons un modèle, inspiré des idées développées dans cette thèse, de segmentation d’objet entièrement non supervisé. ; Many successes of deep learning rely on the availability of massive annotated datasets that can be exploited by supervised algorithms. Obtaining those labels at a large scale, however, can be difficult, or even impossible in many situations. Designing methods that are less dependent on annotations is therefore a major research topic, and many ...