Semantic Segmentation from Sparse Labeling Using Multi-Level Superpixels

Semantic segmentation is a challenging problemthat can benefit numerous robotics applications, since it pro-vides information about the content at every image pixel.Solutions to this problem have recently witnessed a boost onperformance and results thanks to deep learning approaches.Unfortunately, common deep learning models for semanticsegmentation present several challenges which hinder real lifeapplicability in many domains. A significant challenge is theneed of pixel level labeling on large amounts of trainingimages to be able to train those models, which implies avery high cost. This work proposes and validates a simplebut effective approach to train dense semantic segmentationmodels from sparsely labeled data. Labeling only a few pixelsper image reduces the human interaction required. We findmany available datasets, e.g., environment monitoring data, thatprovide this kind of sparse labeling. Our approach is basedon augmenting the sparse annotation to a dense one with theproposed adaptive superpixel segmentation propagation. Weshow that this label augmentation enables effective learning ofstate-of-the-art segmentation models, getting similar results tothose models trained with dense ground-truth

Análisis discursivo en base a las teorías de Laclau de la nueva política en España en los años 2014-2016. Caso práctico: Podemos

El presente estudio analiza de forma pormenorizada la importancia del discurso en la comunicación política de los nuevos partidos. Dentro del discurso se toma la teoría de los significantes vacíos defendida por Ernesto Laclau como base para el análisis. Esta teoría parte de la idea de que dentro del discurso existen ciertos conceptos privilegiados debido a la sobre-significación que han sufrido se convierten en conceptos universales a la vez que se mantienen particulares. Esta incompatibilidad hace que se puedan articular de formas antagónicas a pertinencia del orador. A partir de una muestra de discursos del partido político de Podemos se muestra como se articulan y actúan los significantes dentro de la construcción de su discurso hegemónico.Grado en Publicidad y Relaciones Pública

Segmentación semántica con modelos de deep learning y etiquetados no densos

La segmentación semántica es un problema muy estudiado dentro del campo de la visión por computador que consiste en la clasificación de imágenes a nivel de píxel. Es decir, asignar una etiqueta o valor a cada uno de los píxeles de la imagen. Tiene aplicaciones muy variadas, que van desde interpretar el contenido de escenas urbanas para tareas de conducción automática hasta aplicaciones médicas que ayuden al médico a analizar la información del paciente para realizar un diagnóstico o operaciones. Como en muchos otros problemas y tareas relacionados con la visión por computador, en los últimos años se han propuesto y demostrado grandes avances en los métodos para segmentación semántica gracias, en gran parte, al reciente auge de los métodos basados en aprendizaje profundo o deep learning.\\ A pesar de que en los últimos años se están realizando mejoras constantes, los modelos de \textit{deep learning} para segmentación semántica %así como otras áreas, tienen un problema presentan un reto que dificulta su aplicabilidad a problemas de la vida real: necesitan grandes cantidades de anotaciones para entrenar los modelos. Esto es muy costoso, sobre todo porque en este caso hay que realizarlo a nivel de píxel. Muchos conjuntos de datos reales, por ejemplo datos adquiridos para tareas de monitorización del medio ambiente (grabaciones de entornos naturales, imágenes de satélite) generalmente presentan tan solo unos pocos píxeles etiquetados por imagen, que suelen venir de algunos clicks de un experto, para indicar ciertas zonas de interés en esas imágenes. Este tipo de etiquetado hace %imposible que sea muy complicado el entrenamiento de modelos densos que permitan procesar y obtener de manera automática una mayor cantidad de información de todos estos conjuntos de datos.\\ El objetivo de este trabajo es proponer nuevos métodos para resolver este problema. La idea principal es utilizar una segmentación inicial de la imagen multi-nivel de la imagen para propagar la poca información disponible. Este enfoque novedoso permite aumentar la anotación, y demostramos que pese a ser algo ruidosa, permite aprender de manera efectiva un modelo que obtenga la segmentación deseada. Este método es aplicable a cualquier tipo de dispersión de las anotaciones, siendo independiente del número de píxeles anotados. Las principales tareas desarrolladas en este proyecto son: -Estudio del estado del arte en técnicas de segmentación semántica (la mayoría basadas en técnicas de deep learning) -Propuesta y evaluación de métodos para aumentar (propagar) las etiquetas de las imágenes de entrenamiento cuando estas son dispersas y escasas -Diseño y evaluación de las arquitecturas de redes neuronales más adecuadas para resolver este problema Para validar nuestras propuestas, nos centramos en un caso de aplicación en imágenes submarinas, capturadas para monitorización de las zonas de barreras de coral. También demostramos que el método propuesto se puede aplicar a otro tipo de imágenes, como imágenes aéreas, imágenes multiespectrales y conjuntos de datos de segmentación de instancias

Semantic Segmentation for Real-World Applications

En visión por computador, la comprensión de escenas tiene como objetivo extraer información útil de una escena a partir de datos de sensores. Por ejemplo, puede clasificar toda la imagen en una categoría particular o identificar elementos importantes dentro de ella. En este contexto general, la segmentación semántica proporciona una etiqueta semántica a cada elemento de los datos sin procesar, por ejemplo, a todos los píxeles de la imagen o, a todos los puntos de la nube de puntos. Esta información es esencial para muchas aplicaciones de visión por computador, como conducción, aplicaciones médicas o robóticas. Proporciona a los ordenadores una comprensión sobre el entorno que es necesaria para tomar decisiones autónomas.El estado del arte actual de la segmentación semántica está liderado por métodos de aprendizaje profundo supervisados. Sin embargo, las condiciones del mundo real presentan varias restricciones para la aplicación de estos modelos de segmentación semántica. Esta tesis aborda varios de estos desafíos: 1) la cantidad limitada de datos etiquetados disponibles para entrenar modelos de aprendizaje profundo, 2) las restricciones de tiempo y computación presentes en aplicaciones en tiempo real y/o en sistemas con poder computacional limitado, y 3) la capacidad de realizar una segmentación semántica cuando se trata de sensores distintos de la cámara RGB estándar.Las aportaciones principales en esta tesis son las siguientes:1. Un método nuevo para abordar el problema de los datos anotados limitados para entrenar modelos de segmentación semántica a partir de anotaciones dispersas. Los modelos de aprendizaje profundo totalmente supervisados lideran el estado del arte, pero mostramos cómo entrenarlos usando solo unos pocos píxeles etiquetados. Nuestro enfoque obtiene un rendimiento similar al de los modelos entrenados con imágenescompletamente etiquetadas. Demostramos la relevancia de esta técnica en escenarios de monitorización ambiental y en dominios más generales.2. También tratando con datos de entrenamiento limitados, proponemos un método nuevo para segmentación semántica semi-supervisada, es decir, cuando solo hay una pequeña cantidad de imágenes completamente etiquetadas y un gran conjunto de datos sin etiquetar. La principal novedad de nuestro método se basa en el aprendizaje por contraste. Demostramos cómo el aprendizaje por contraste se puede aplicar a la tarea de segmentación semántica y mostramos sus ventajas, especialmente cuando la disponibilidad de datos etiquetados es limitada logrando un nuevo estado del arte.3. Nuevos modelos de segmentación semántica de imágenes eficientes. Desarrollamos modelos de segmentación semántica que son eficientes tanto en tiempo de ejecución, requisitos de memoria y requisitos de cálculo. Algunos de nuestros modelos pueden ejecutarse en CPU a altas velocidades con alta precisión. Esto es muy importante para configuraciones y aplicaciones reales, ya que las GPU de gama alta nosiempre están disponibles.4. Nuevos métodos de segmentación semántica con sensores no RGB. Proponemos un método para la segmentación de nubes de puntos LiDAR que combina operaciones de aprendizaje eficientes tanto en 2D como en 3D. Logra un rendimiento de segmentación excepcional a velocidades realmente rápidas. También mostramos cómo mejorar la robustez de estos modelos al abordar el problema de sobreajuste y adaptaciónde dominio. Además, mostramos el primer trabajo de segmentación semántica con cámaras de eventos, haciendo frente a la falta de datos etiquetados.Estas contribuciones aportan avances significativos en el campo de la segmentación semántica para aplicaciones del mundo real. Para una mayor contribución a la comunidad cientfíica, hemos liberado la implementación de todas las soluciones propuestas.----------------------------------------In computer vision, scene understanding aims at extracting useful information of a scene from raw sensor data. For instance, it can classify the whole image into a particular category (i.e. kitchen or living room) or identify important elements within it (i.e., bottles, cups on a table or surfaces). In this general context, semantic segmentation provides a semantic label to every single element of the raw data, e.g., to all image pixels or to all point cloud points.This information is essential for many applications relying on computer vision, such as AR, driving, medical or robotic applications. It provides computers with understanding about the environment needed to make autonomous decisions, or detailed information to people interacting with the intelligent systems. The current state of the art for semantic segmentation is led by supervised deep learning methods.However, real-world scenarios and conditions introduce several challenges and restrictions for the application of these semantic segmentation models. This thesis tackles several of these challenges, namely, 1) the limited amount of labeled data available for training deep learning models, 2) the time and computation restrictions present in real time applications and/or in systems with limited computational power, such as a mobile phone or an IoT node, and 3) the ability to perform semantic segmentation when dealing with sensors other than the standard RGB camera.The general contributions presented in this thesis are following:A novel approach to address the problem of limited annotated data to train semantic segmentation models from sparse annotations. Fully supervised deep learning models are leading the state-of-the-art, but we show how to train them by only using a few sparsely labeled pixels in the training images. Our approach obtains similar performance than models trained with fully-labeled images. We demonstrate the relevance of this technique in environmental monitoring scenarios, where it is very common to have sparse image labels provided by human experts, as well as in more general domains. Also dealing with limited training data, we propose a novel method for semi-supervised semantic segmentation, i.e., when there is only a small number of fully labeled images and a large set of unlabeled data. We demonstrate how contrastive learning can be applied to the semantic segmentation task and show its advantages, especially when the availability of labeled data is limited. Our approach improves state-of-the-art results, showing the potential of contrastive learning in this task. Learning from unlabeled data opens great opportunities for real-world scenarios since it is an economical solution. Novel efficient image semantic segmentation models. We develop semantic segmentation models that are efficient both in execution time, memory requirements, and computation requirements. Some of our models able to run in CPU at high speed rates with high accuracy. This is very important for real set-ups and applications since high-end GPUs are not always available. Building models that consume fewer resources, memory and time, would increase the range of applications that can benefit from them. Novel methods for semantic segmentation with non-RGB sensors.We propose a novel method for LiDAR point cloud segmentation that combines efficient learning operations both in 2D and 3D. It surpasses state-of-the-art segmentation performance at really fast rates. We also show how to improve the robustness of these models tackling the overfitting and domain adaptation problem. Besides, we show the first work for semantic segmentation with event-based cameras, coping with the lack of labeled data. To increase the impact of this contributions and ease their application in real-world settings, we have made available an open-source implementation of all proposed solutions to the scientific community.<br /

Desarrollo y validación del Cuestionario de Clima Escolar para Profesores de Secundaria y Bachillerato (CES-PSB)

The present study focuses on the development and initial validation of a measure of school climate based on teachers’ perceptions. The measure was developed to integrate those aspects of the school climate highlighted in the existing literature and that proved relevant for teachers’ efficacy, including the school goal structure. Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted on a sample of 581 high school teachers. Results showed that a seven-correlated factor structure better represented the data, in comparison with a second-order model and a bifactor model. Structural equation modeling techniques provided evidence of the concurrent validity through correlations with a criterion measure of teacher job satisfaction. School goal structure proved to be an important aspect of school climate substantially related to other school climate factors such as school management quality and relationships among teachers. These findings provided some empirical support for the use of the questionnaire in schools, especially for those interested in articulating interventions aimed at improving the learning environment through the seven school climate dimensions addressed.El presente estudio se centra en el desarrollo y validación inicial de una medida del clima escolar basada en las percepciones de los profesores. La medida fue desarrollada para integrar aquellos aspectos del clima escolar destacados en la literatura existente, incluyendo la estructura de metas escolar. Se realizaron análisis factoriales exploratorios y confirmatorios con una muestra de 581 profesores de secundaria y bachillerato. El uso de modelos de ecuaciones estructurales proporcionó evidencia sobre la validez concurrente a través de correlaciones con una medida criterio sobre la satisfacción laboral de los profesores. La estructura de metas escolar demostró ser un aspecto relevante del clima escolar relacionado sustancialmente con otros factores del clima escolar tales como la calidad del liderazgo y de las relaciones entre profesores. Estos resultados proporcionaron cierto apoyo empírico para el uso del cuestionario propuesto entre las escuelas, especialmente en aquellas interesadas en articular intervenciones encaminadas a mejorar el entorno de aprendizaje a través de las siete dimensiones del clima escolar abordadas

Lichen Planus Pigmentosus with Blaschkoid Distribution

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Dynamics of mammary infections in organic dairy farms in Northern Spain

The objective of this paper is to evaluate the microbiological state and the dynamics of the mammary infections of organic farms in North Spain to discover if the high somatic cell count (SCC) observed in these farms is associated to a high incidence of mastitis. Microbiological cultures and SCC were performed in 8,496 foremilk samples collected from 160 cows in five representative organic farms from February 2006 to January 2008. Even though 79.3% of cultures were positive, only 21.2% of the total fit our diagnosis of mastitis (clinical, subclinical and chronic). The great prevalence of Corynebacterium bovis (teat canal-region pathogen) in the positive cultures that did not fit the mastitis diagnosis criteria (nearly 70%) compared with those that did (27%) was found to be related to lack of post-milking teat disinfection. The study prevalence of mastitis was 69.2% (66.7% subclinical mastitis, 27.8% clinical mastitis); the mean monthly prevalence was 47.4%; the mean monthly incidence was 12.9% and the mean duration of infection was 3.84 ± 3.98 months The high SCC in foremilk samples from old cows (three or more lactations) not diagnosed as mastitis compared to the heifers, reflects a worsening health status of the animals over time. When compared with the conventional sector in Northern Spain, these parameters indicate a poorer udder health in the studied organic herds with a high presence of chronic subclinical processesINIA (Ref. RTA2006-00132-C02-01)S

Cualificación e implicación del profesorado de infantil frente a la educación motriz

The aim of this study was to determine the relationship between the type of teacher training in physical education and the actual active learning time in school physical education. The sample was composed of 349 active kindergarten teachers from 59 Spanish schools. Data were collected through the "Health Education through Physical Education in Kindergarten Questionnaire” of which sixteen variables were analyzed, providing information about the active learning time in physical education, teacher´s perception of time needed a week to implement a physical education program, perceived difficulties in physical education implementation, and the type of physical education teacher training received by the subjects. The results indicate that the higher the teachers' physical education training qualifications, the more time they think is needed to implement physical education and the higher the active learning time in physical education. None of the perceived difficulties was associated with teachers' specific training in physical education. Conclusions: Specific training programs to increase kindergarten teachers' qualification in physical education could increase motor experiences in the kindergarten curriculum, as well as physical activity in the early ages.Este estudio determina si existe una relación entre la formación específica en educación motriz con la que cuenta el profesorado y el tiempo que dedica este en su desempeño profesional al aprendizaje de la educación motriz en la escuela. Participaron un total de 349 profesores de educación infantil en ejercicio de 59 centros educativos españoles. Se empleó el “Cuestionario sobre la educación para la salud a través de la educación motriz en educación infantil”. Se analizan un total de 16 variables que recogen información sobre el tiempo dedicado y la percepción del profesorado sobre el tiempo semanal necesario para implementar un programa de educación motriz, las dificultades percibidas en el desarrollo de la educación motriz y sobre la formación específica recibida en educación motriz por parte del profesorado. Se emplearon los coeficientes d de Somers, V de Cramer y la prueba ANOVA. Se estableció un nivel de significatividad de p&lt; 0,05. Resultados: La mayoría de maestros y maestras de educación infantil han recibido muy poca formación en educación motriz. A mayor cualificación específica en educación motriz del docente, mayor es el tiempo que considera necesario para el desarrollo de la educación motriz en el centro, y mayor es su dedicación semanal. Ninguna de las dificultades percibidas se asocia con la formación específica en educación motriz del profesorado. Conclusión: Programas de formación específica para aumentar la cualificación en educación motriz de los maestros y las maestras de educación infantil podrían incrementar las experiencias motrices en el currículo de educación infantil y la actividad física desde edades tempranas

La ilustración en la narrativa basada en la mitología incaica para enriquecer el imaginario en el campo de la industria del entretenimiento peruano

La producción de la industria del entretenimiento ha tomado referentes históricos considerados hoy como mitología moderna. En cambio, la producción peruana se basa en fórmulas narrativas de humor y situaciones sociales del momento. En la presente investigación se demuestra la narrativa creativa precaria en Lima Metropolitana, debido al desconocimiento de referentes locales como la mitología Inca período Pachacútec. Para compartir el conocimiento de dichos referentes y desarrollar una narrativa creativa en la industria del entretenimiento, se presenta un juego de mesa utilizando la ilustración como instrumento de transmisión de conocimiento en el diseño general de las piezas