[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.

[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.