[ca] Per als humans, el reconeixement d'objectes és un procés gairebé instantani, precís i extremadament adaptable. A més, tenim la capacitat innata d'aprendre classes d'objectes nous a partir d'uns pocs exemples. El cervell humà redueix la complexitat de les dades entrants filtrant part de la informació i processant només aquelles coses que ens capturen l'atenció. Això, barrejat amb la nostra predisposició biològica per respondre a determinades formes o colors, ens permet reconèixer en un simple cop d'ull les regions més importants o destacades d'una imatge. Aquest mecanisme es pot observar analitzant sobre quines parts de les imatges hi posa l'atenció; on es fixen els ulls quan se'ls mostra una imatge. La forma més precisa de registrar aquest comportament és fer un seguiment dels moviments oculars mentre es mostren imatges. L'estimació computacional de la salubritat té com a objectiu identificar fins a quin punt les regions o els objectes destaquen respecte als seus entorns per als observadors humans. Els mapes Saliency es poden utilitzar en una àmplia gamma d'aplicacions, inclosa la detecció d'objectes, la compressió d'imatges i vídeos i el seguiment visual. La majoria de les investigacions en aquest camp s'han centrat en estimar automàticament els mapes de salubritat donats una imatge d'entrada. En el seu lloc, en aquesta tesi, ens proposem incorporar mapes de salubritat en una canalització de reconeixement d'objectes: volem investigar si els mapes de salubritat poden millorar els resultats del reconeixement d'objectes.En aquesta tesi, identifiquem diversos problemes relacionats amb l'estimació de la salubritat visual. En primer lloc, fins a quin punt es pot aprofitar l'estimació de la salubritat per millorar la formació d'un model de reconeixement d'objectes quan es disposa de dades d'entrenament escasses. Per solucionar aquest problema, dissenyem una xarxa de classificació d'imatges que incorpori informació d'informació salarial com a entrada. Aquesta xarxa processa el mapa de saliència a través d'una branca de xarxa dedicada i utilitza les característiques resultants per modular les característiques visuals estàndard de baix a dalt de l'entrada d'imatge original. Ens referirem a aquesta tècnica com a classificació d'imatges modulades en salinitat (SMIC). En amplis experiments sobre conjunts de dades de referència estàndard per al reconeixement d'objectes de gra fi, demostrem que la nostra arquitectura proposada pot millorar significativament el rendiment, especialment en el conjunt de dades amb dades de formació escasses.A continuació, abordem l'inconvenient principal de la canonada anterior: SMIC requereix un algorisme de saliència explícit que s'ha de formar en un conjunt de dades de saliència. Per solucionar-ho, implementem un mecanisme d'al·lucinació que ens permet incorporar la branca d'estimació de la salubritat en una arquitectura de xarxa neuronal entrenada de punta a punta que només necessita la imatge RGB com a entrada. Un efecte secundari d'aquesta arquitectura és l'estimació de mapes de salubritat. En experiments, demostrem que aquesta arquitectura pot obtenir resultats similars en reconeixement d'objectes com SMIC, però sense el requisit de mapes de salubritat de la veritat del terreny per entrenar el sistema. Finalment, hem avaluat la precisió dels mapes de salubritat que es produeixen com a efecte secundari del reconeixement d'objectes. Amb aquest propòsit, fem servir un conjunt de conjunts de dades de referència per a l'avaluació de la validesa basats en experiments de seguiment dels ulls. Sorprenentment, els mapes de salubritat estimats són molt similars als mapes que es calculen a partir d'experiments de rastreig d'ulls humans. Els nostres resultats mostren que aquests mapes de salubritat poden obtenir resultats competitius en els mapes de salubritat de referència. En un conjunt de dades de saliència sintètica, aquest mètode fins i tot obté l'estat de l'art sense la necessitat d'haver vist mai una imatge de saliència real.

[es] El reconocimiento de objetos para los seres humanos es un proceso instantáneo, preciso y extremadamente adaptable. Además, tenemos la capacidad innata de aprender nuevas categorias de objetos a partir de unos pocos ejemplos. El cerebro humano reduce la complejidad de los datos entrantes filtrando parte de la información y procesando las cosas que captan nuestra atención. Esto, combinado con nuestra predisposición biológica a responder a determinadas formas o colores, nos permite reconocer en una simple mirada las regiones más importantes o destacadas de una imagen. Este mecanismo se puede observar analizando en qué partes de las imágenes los sujetos ponen su atención; por ejemplo donde fijan sus ojos cuando se les muestra una imagen. La forma más precisa de registrar este comportamiento es rastrear los movimientos de los ojos mientras se muestran imágenes. La estimación computacional del 'saliency', tiene como objetivo diseñar algoritmos que, dada una imagen de entrada, estimen mapas de 'saliency'. Estos mapas se pueden utilizar en una variada gama de aplicaciones, incluida la detección de objetos, la compresión de imágenes y videos y el seguimiento visual. La mayoría de la investigación en este campo se ha centrado en estimar automáticamente estos mapas de 'saliency', dada una imagen de entrada. En cambio, en esta tesis, nos propusimos incorporar la estimación de 'saliency' en un procedimiento de reconocimiento de objeto, puesto que, queremos investigar si los mapas de 'saliency' pueden mejorar los resultados de la tarea de reconocimiento de objetos. En esta tesis, identificamos varios problemas relacionados con la estimación del 'saliency' visual. Primero, pudimos determinar en qué medida se puede aprovechar la estimación del 'saliency' para mejorar el entrenamiento de un modelo de reconocimiento de objetos cuando se cuenta con escasos datos de entrenamiento. Para resolver este problema, diseñamos una red de clasificación de imágenes que incorpora información de 'saliency' como entrada. Esta red procesa el mapa de 'saliency' a través de una rama de red dedicada y utiliza las características resultantes para modular las características visuales estándar ascendentes de la entrada de la imagen original. Nos referiremos a esta técnica como clasificación de imágenes moduladas por prominencia (SMIC en inglés). En numerosos experimentos realizando sobre en conjuntos de datos de referencia estándar para el reconocimiento de objetos 'fine-grained', mostramos que nuestra arquitectura propuesta puede mejorar significativamente el rendimiento, especialmente en conjuntos de datos con datos con escasos datos de entrenamiento. Luego, abordamos el principal inconveniente del problema anterior: es decir, SMIC requiere explícitamente un algoritmo de 'saliency', el cual debe entrenarse en un conjunto de datos de 'saliency'. Para resolver esto, implementamos un mecanismo de alucinación que nos permite incorporar la rama de estimación de 'saliency' en una arquitectura de red neuronal entrenada de extremo a extremo que solo necesita la imagen RGB como entrada. Un efecto secundario de esta arquitectura es la estimación de mapas de 'saliency'. En varios experimentos, demostramos que esta arquitectura puede obtener resultados similares en el reconocimiento de objetos como SMIC pero sin el requisito de mapas de 'saliency' para entrenar el sistema. Finalmente, evaluamos la precisión de los mapas de 'saliency' que ocurren como efecto secundario del reconocimiento de objetos. Para ello, utilizamos un de conjuntos de datos de referencia para la evaluación de la prominencia basada en experimentos de seguimiento ocular. Sorprendentemente, los mapas de 'saliency' estimados son muy similares a los mapas que se calculan a partir de experimentos de seguimiento ocular humano. Nuestros resultados muestran que estos mapas de 'saliency' pueden obtener resultados competitivos en mapas de 'saliency' de referencia.