[en] Unsupervised representation learning aims at finding methods that learn representations from data without annotation-based signals. Abstaining from annotations not only leads to economic benefits but may - and to some extent already does - result in advantages regarding the representation's structure, robustness, and generalizability to different tasks. In the long run, unsupervised methods are expected to surpass their supervised counterparts due to the reduction of human intervention and the inherently more general setup that does not bias the optimization towards an objective originating from specific annotation-based signals. While major advantages of unsupervised representation learning have been recently observed in natural language processing, supervised methods still dominate in vision domains for most tasks. In this dissertation, we contribute to the field of unsupervised (visual) representation learning from three perspectives: (i) Learning representations: We design unsupervised, backpropagation-free Convolutional Self-Organizing Neural Networks (CSNNs) that utilize self-organization- and Hebbian-based learning rules to learn convolutional kernels and masks to achieve deeper backpropagation-free models. Thereby, we observe that backpropagation-based and -free methods can suffer from an objective function mismatch between the unsupervised pretext task and the target task. This mismatch can lead to performance decreases for the target task. (ii) Evaluating representations: We build upon the widely used (non-)linear evaluation protocol to define pretext- and target-objective-independent metrics for measuring the objective function mismatch. With these metrics, we evaluate various pretext and target tasks and disclose dependencies of the objective function mismatch concerning different parts of the training and model setup. (iii) Transferring representations: We contribute CARLANE, the first 3-way sim-to-real domain adaptation benchmark for 2D lane detection. We adopt several well-known unsupervised domain adaptation methods as baselines and propose a method based on prototypical cross-domain self-supervised learning. Finally, we focus on pixel-based unsupervised domain adaptation and contribute a content-consistent unpaired image-to-image translation method that utilizes masks, global and local discriminators, and similarity sampling to mitigate content inconsistencies, as well as feature-attentive denormalization to fuse content-based statistics into the generator stream. In addition, we propose the cKVD metric to incorporate class-specific content inconsistencies into perceptual metrics for measuring translation quality.

[es] El aprendizaje de representaciones no supervisado tiene como objetivo encontrar métodos que aprendan representaciones a partir de datos sin señales basadas en anotaciones. Abstenerse de las anotaciones no solo conlleva beneficios económicos, sino que también puede, y en cierta medida ya lo hace, resultar en ventajas en cuanto a la estructura de la representación, la robustez y la capacidad de generalización a diferentes tareas. A largo plazo, se espera que los métodos no supervisados superen a sus contrapartes supervisadas debido a la reducción de la intervención humana y al enfoque inherentemente más general que no sesga la optimización hacia un objetivo que proviene de señales específicas basadas en anotaciones. Si bien recientemente se han observado ventajas importantes del aprendizaje de representaciones no supervisadas en el procesamiento del lenguaje natural, los métodos supervisados todavía dominan en los dominios de la visión para la mayoría de las tareas. En esta tesis, contribuimos al campo del aprendizaje de representaciones (visuales) no supervisadas desde tres perspectivas: (i) Aprendizaje de representaciones: Diseñamos Redes Neuronales Autoorganizadas Convolucionales (CSNNs) no supervisadas y libres de retropropagación que utilizan reglas de aprendizaje basadas en autoorganización y en Hebb, para aprender núcleos convolucionales y máscaras con el fin de lograr modelos más profundos sin retropropagación. Observamos que los métodos basados en retropropagación y libres de retropropagación pueden sufrir de una falta de coincidencia de la función objetivo entre la tarea de pretexto no supervisada y la tarea objetivo, lo que puede llevar a disminuciones en el rendimiento para la tarea objetivo. (ii) Evaluación de representación: Nos basamos en el protocolo de evaluación (no) lineal ampliamente utilizado para definir métricas independientes de la tarea de pretexto y la tarea objetivo para medir la falta de coincidencia de la función objetivo. Con estas métricas, evaluamos varias tareas de pretexto y objetivo y revelamos las dependencias de la falta de coincidencia de la función objetivo en diferentes partes del entrenamiento y la configuración del modelo. Y (iii) Transferencia de representaciones: Contribuimos con CARLANE, el primer banco de pruebas de adaptación de dominio sim-to-real de 3 vías para la detección de carriles 2D. Adoptamos varios métodos conocidos de adaptación de dominio no supervisado como referencia y proponemos un método basado en el aprendizaje auto-supervisado prototípico entre dominios. Por último, nos enfocamos en la adaptación de dominio no supervisada basada en píxeles y contribuimos con un método de traducción de imagen a imagen no emparejado consistente en contenido que utiliza máscaras, discriminadores globales y locales, y muestreo de similitud para mitigar las inconsistencias de contenido, así como la denormalización atenta a características para fusionar estadísticas basadas en contenido en la secuencia del generador. Además, proponemos la métrica cKVD para incorporar inconsistencias de contenido específicas de clases en métricas perceptuales para medir la calidad de la traducción.