[en] Video object segmentation (VOS) is a computer vision task that aims at determining the pixels of an object of interest along a video sequence. This thesis explores different curriculum learning strategies for a deep neural network trained to solve this task. Curriculum learning defines a methodology where the training data are not randomly presented to the model, instead, they are organized in a meaningful way. Simple concepts are first presented and gradually become more complex. Four different curriculum strategies are explored: schedule sampling, frame skipping, the effect of temporal and spatial recurrence variations and loss penalization by the object's area. This work focuses on the RVOS neural architecture, a recurrent architecture originally tested on the DAVIS and YouTube-VOS datasets for one-shot video object segmentation, over the cars class of the KITTI-MOTS dataset. Even though this architecture is a fast solution for the VOS task, the model struggles with the KITTI-MOTS dataset, whose videos are more crowded and challenging. For the schedule sampling curriculum, both the classic and inverse implementations are evaluated. Results show how inverse schedule sampling strategies improve the model's performance instead of the classic approach, the forward one. The different frame skipping schemes are also beneficial, but only when training with the ground truth mask instead of the predicted ones. Lastly, both the curriculums that vary the temporal and spatial recurrence or penalize the loss by the object's area have shown poor model's performance. These results show how curriculum learning strategies affect greatly the performance of recurrent neural networks. Moreover, the results on the inverse schedule sampling and frame skipping strategies invite to further explore these schemes to exploit their benefits.

[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.