Footnote:
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Description:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à la segmentation sémantique visuelle, une des tâches de haut niveau qui ouvre la voie à une compréhension complète des scènes. Plus précisément, elle requiert une compréhension sémantique au niveau du pixel. Avec le succès de l’apprentissage approfondi de ces dernières années, les problèmes de segmentation sémantique sont abordés en utilisant des architectures profondes. Dans la première partie, nous nous concentrons sur la construction d’une fonction de coût plus appropriée pour la segmentation sémantique. En particulier, nous définissons une nouvelle fonction de coût basé sur un réseau de neurone de détection de contour sémantique. Cette fonction de coût impose des prédictions au niveau du pixel cohérentes avec les informa- tions de contour sémantique de la vérité terrain, et conduit donc à des résultats de segmentation mieux délimités. Dans la deuxième partie, nous abordons une autre question importante, à savoir l’apprentissage de modèle de segmentation avec peu de données annotées. Pour cela, nous proposons une nouvelle méthode d’attribution qui identifie les régions les plus importantes dans une image considérée par les réseaux de classification. Nous intégrons ensuite notre méthode d’attribution dans un contexte de segmentation faiblement supervisé. Les modèles de segmentation sémantique sont ainsi entraînés avec des données étiquetées au niveau de l’image uniquement, facile à collecter en grande quantité. Tous les modèles proposés dans cette thèse sont évalués expérimentalement de manière approfondie sur plusieurs ensembles de données et les résultats sont compétitifs avec ceux de la littérature. ; In this thesis, we are interested in Visual Semantic Segmentation, one of the high-level task that paves the way towards complete scene understanding. Specifically, it requires a semantic understanding at the pixel level. With the success of deep learning in recent years, semantic segmentation problems are being tackled using deep architectures. In the first part, we ...