[en] The mass irruption of Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) in computer vision since 2012 led to a dominance of the image understanding paradigm consisting in an end-to-end fully supervised learning workflow over large-scale annotated datasets. This approach proved to be extremely useful at solving a myriad of classic and new computer vision tasks with unprecedented performance, at the expense of vast amounts of human-labeled data, extensive computational resources and the disposal of all of our prior knowledge on the task at hand. Even though simple transfer learning methods, such as fine-tuning, have achieved remarkable impact, their success when the amount of labeled data in the target domain is small is limited. Furthermore, the non-static nature of data generation sources will often derive in data distribution shifts that degrade the performance of deployed models. As a consequence, there is a growing demand for methods that can exploit elements of prior knowledge and sources of information other than the manually generated ground truth annotations of the images during the network training process, so that they can adapt to new domains that constitute, if not a small data regime, at least a small labeled data regime. This thesis targets such few or no labeled data scenario in three distinct image-to-image mapping learning problems. It contributes with various approaches that leverage our previous knowledge of different elements of the image formation process: We first present a data-efficient framework for both defocus and motion blur detection, based on a model able to produce realistic synthetic local degradations. The framework comprises a self-supervised, a weakly-supervised and a semi-supervised instantiation, and outperforms fully-supervised counterparts. Our knowledge on color image formation is then used to gather input and target ground truth image pairs for the RGB to hyperspectral image reconstruction task. We make use of a CNN to tackle this problem, which, for the first time, allows us to exploit spatial context and achieve state-of-the-art results given a limited hyperspectral image set. In our last contribution to the subfield of data-efficient image-to-image transformation problems, we present the novel semi-supervised task of zero-pair cross-view semantic segmentation: we consider the case of relocation of the camera in an end-to-end trained and deployed monocular, fixed-view semantic segmentation system often found in industry. Under the assumption that we are allowed to obtain an additional set of synchronized but unlabeled image pairs of new scenes from both original and new camera poses, we present ZPCVNet, a model and training procedure that enables the production of dense semantic predictions in either source or target views at inference time. The lack of existing suitable public datasets to develop this approach led us to the creation of MVMO, a large-scale Multi-View, Multi-Object path-traced dataset with per-view semantic segmentation annotations. We expect MVMO to propel future research in the exciting under-developed fields of cross-view and multi-view semantic segmentation. Last, in a piece of applied research of direct application in the context of process monitoring of an Electric Arc Furnace (EAF) in a steelmaking plant, we also consider the problem of simultaneously estimating the temperature and spectral emissivity of distant hot emissive samples. To that end, we design our own capturing device, which integrates three point spectrometers and is capable of registering the radiance signal incoming from an 8cm diameter spot located up to 20m away. We then define a physically accurate radiative transfer model and solve this inverse problem without the need for annotated data using a probabilistic programming-based Bayesian approach, which yields full posterior distribution estimates of the involved variables that are consistent with laboratory-grade measurements.

[es] La irrupción masiva de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en visión artificial a partir de 2012 condujo a un dominio del paradigma consistente en el aprendizaje extremo-a-extremo totalmente supervisado sobre bases de datos de imágenes de gran escala. Esta aproximación demostró ser extremadamente útil para la resolución de innumerables tareas de visión artificial con un rendimiento predictivo sin precedentes, a costa de requerir grandes cantidades de datos anotados y de recursos de computación, y de tener que descartar nuestro conocimiento previo sobre la tarea. Pese a que los métodos sencillos de aprendizaje por transferencia, tales como el fine-tuning, han logrado un impacto notable, su éxito se ve mermado cuando la cantidad de datos anotados en el dominio de destino es reducida. Asimismo, el carácter no estático de las fuentes de generación de datos deriva, en desplazamientos de la distribución de los datos que dan lugar a una degradación del rendimiento. En consecuencia, existe una demanda de métodos que puedan explotar tanto nuestro conocimiento a priori como fuentes de información adicionales a las anotaciones manuales, de manera que puedan adaptarse a nuevos dominios que constituyen un régimen de escasez de datos anotados. La presente tesis aborda dicho escenario en tres problemas de aprendizaje para mapeo imagen-a-imagen. En ella se hacen contribuciones que se apoyan en nuestro conocimiento previo sobre diferentes elementos del proceso de formación de imágenes: presentamos primero un marco de trabajo eficiente (en cuanto a uso de datos) para la detección de borrosidad, en base a un modelo capaz de producir degradaciones locales sintéticas realistas. La propuesta se compone de tres implementaciones (una auto-supervisada, una de supervisión débil, y una semi-supervisada), y supera a alternativas totalmente supervisadas. A continuación, empleamos nuestro conocimiento del dominio de la formación de imágenes en color para recopilar así parejas de imagenes de entrada y objetivo para la tarea de reconstrucción de imagen hiperespectral. Acometemos este problema haciendo uso de una CNN que nos permite explotar el contexto espacial y lograr resultados que suponen una avance en el estado de la técnica, dado un conjunto de imágenes hiperespectrales limitado. En nuestra siguiente contribución, presentamos la tarea semi-supervisada de segmentación semántica de vista cruzada con cero-pares: consideramos el caso de reubicación de la cámara en un sistema de segmentación semántica monocular ya implantado. Asumiendo que podemos obtener un conjunto adicional de pares de imágenes sincronizadas pero no anotadas de nuevas escenas desde ambas ubicaciones de cámara, presentamos ZPCVNet, un modelo que posibilita la generación de predicciones semánticas densas bajo ambas referencias. La inexistencia de bases de datos adecuadas para poder desarrollar este planteamiento nos condujo a la creación de MVMO, una base de datos de gran escala de imágenes Multi-Vista y Multi-Objeto, renderizadas mediante path tracing, y con anotaciones para segmentación semántica para cada vista. Esperamos que MVMO estimule futuras investigaciones en las áreas de la segmentación semántica multi-vista y de vista cruzada. Por último, en un ejercicio de investigación aplicada de utilidad directa en el contexto de monitorización del proceso en una planta de acería con horno eléctrico de arco (EAF), consideramos el problema de estimación conjunta de la temperatura y la emisividad espectral para muestras emisivas calientes distantes. Diseñamos nuestro propio dispositivo, el cual incorpora tres espectrómetros puntuales y es capaz de registrar la señal de radiancia procedente de un punto de 8cm ubicado a 20m de distancia. Asimismo, formulamos un modelo de transporte radiativo riguroso, para así resolver este problema inverso sin requerir dato anotado alguno, empleando una aproximación bayesiana apoyada en un modelo de programación probabilística que ofrece estimaciones de la distribución posterior de las variables aleatorias definidas consistentes con las mediciones de laboratorio.