[ca] La segmentació d'objectes en vídeo és una tasca de visió per computadors que té com a objectiu determinar els píxels dels objectes d'interès en una seqüència de vídeo. Aquesta tesi explora diferents estratègies d'aprenentatge a partir de currículums per a xarxes neuronals profundes entrenades per a solucionar aquesta tasca. L'aprenentatge a partir de currículums defineix una metodologia de treball on les dades d'entrenament no es mostren de manera aleatòria al model sinó que estan organitzades de manera significativa. Els conceptes fàcils són presentats primer i, gradualment, esdevenen més complexes. Quatre estratègies són explorades: mostratge programat, omissió de fotogrames, l'efecte de la variació de la recurrència temporal i espacial i la penalització de la funció de cost segons l'àrea dels objectes. Aquest treball es centra en l'arquitectura neuronal RVOS, una arquitectura recurrent originalment provada en el conjunt de dades de DAVIS i YouTube-VOS, que aborda la tasca de segmentació d'objectes en vídeos one-shot en la classe de cotxes del conjunt de dades de KITTI-MOTS. Tot i que aquesta arquitectura és una solució ràpida per a la tasca de segmentació de vídeo, el model té dificultats amb el conjunt de dades de KITTI-MOTS, els vídeos del qual són més concorreguts i desafiants. Pel currículum de mostratge programat, tant la implementació clàssica com la inversa han sigut avaluades. Els resultats mostren com les estratègies inverses milloren el rendiment del model en comparació amb l'enfocament clàssic. Els diferents esquemes d'omissió de fotogrames també són beneficiosos, però només quan l'entrenament és realitzat amb les verdaderes anotacions manuals en comptes de les prediccions. Finalment, els dos currículums que varien la recurrència temporal i espacial i penalitzen la funció de cost segons l'àrea dels objectes han resultat en un mal rendiment. Aquests resultats mostren com les estratègies d'aprenentatge a partir de currículums afecten notablement el rendiment de les xarxes neuronals recurrents. A més a més, els resultats en l'estratègia inversa de mostratge programat i les estratègies d'omissió de fotogrames conviden a investigar amb més profunditat aquests esquemes per a beneficiar-se'n.

[es] La segmentación de objetos en video es una tarea de visión por computadores que tiene como objetivo determinar los píxeles de los objetos de interés en una secuencia de video. Esta tesis explora diferentes estrategias de aprendizaje con currículos para redes neuronales profundes entrenadas para solucionar esta tarea. El aprendizaje con currículos define una metodología de trabajo donde los datos de entrenamiento no se muestran de forma aleatoria al modelo, sino que están organizados de manera significativa. Los conceptos fáciles son presentados primero y, gradualmente, se vuelven más complejos. Cuatro estrategias han sido exploradas: muestreo programado, omisión de fotogramas, el efecto de la variación de la recurrencia temporal y espacial y la penalización de la función de coste según el área de los objetos. Este trabajo se centra en la arquitectura neuronal RVOS, una arquitectura recurrente originalmente probada en el conjunto de datos de DAVIS y YouTube-VOS, que aborda la tarea de segmentación de objetos en video one-shot en la clase de coches del conjunto de datos de KITTI-MOTS. A pesar de que esta arquitectura ofrece una solución rápida para la tarea de segmentación de video, el modelo tiene dificultades con el conjunto de datos de KITTI-MOTS, los videos del cual son más concurridos y desafiantes. Para el currículum muestreo programado, tanto la implementación clásica como la inversa han sido evaluadas. Los resultados muestran como las estrategias inversas mejoran el rendimiento del modelo en comparación con el enfoque clásico. Los diferentes esquemas de omisión de fotogramas también son beneficiosos, pero solo cuando el entrenamiento se realiza con las verdaderas anotaciones y no con las predicciones. Finalmente, los dos currículos que varían la recurrencia temporal y espacial y penalizan la función de coste según el área de los objetos han resultado en un mal rendimiento. El conjunto de resultados demuestran como estrategias de aprendizaje con currículos afectan notablemente al rendimiento de las redes neuronales recurrentes. Además, los resultados de la estrategia inversa de muestreo programado, y de las estrategias de omisión de fotogramas invitan a investigar con más detenimiento estos esquemas para aprovechar sus beneficios.