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<div>With more and more videos taken from dash cams on thousands of cars, retrieving these videos and searching for important information is a daunting task. The purpose of this work is to mine some key road and vehicle motion attributes in a large-scale driving video data set for traffic analysis, sensing algorithm development and autonomous driving test benchmarks. Current sensing and control of autonomous cars based on full-view identification makes it difficult to maintain a high-frequency with a fast-moving vehicle, since computation is increasingly used to cope with driving environment changes.</div><div><br></div><div>A big challenge in video data mining is how to deal with huge amounts of data. We use a compact representation called the road profile system to visualize the road environment in long 2D images. It reduces the data from each frame of image to one line, thereby compressing the video clip to the image. This data dimensionality reduction method has several advantages: First, the data size is greatly compressed. The data is compressed from a video to an image, and each frame in the video is compressed into a line. The data size is compressed hundreds of times. While the size and dimensionality of the data has been compressed greatly, the useful information in the driving video is still completely preserved, and motion information is even better represented more intuitively. Because of the data and dimensionality reduction, the identification algorithm computational efficiency is higher than the full-view identification method, and it makes the real-time identification on road is possible. Second, the data is easier to be visualized, because the data is reduced in dimensionality, and the three-dimensional video data is compressed into two-dimensional data, the reduction is more conducive to the visualization and mutual comparison of the data. Third, continuously changing attributes are easier to show and be captured. Due to the more convenient visualization of two-dimensional data, the position, color and size of the same object within a few frames will be easier to compare and capture. At the same time, in many cases, the trouble caused by tracking and matching can be eliminated. Based on the road profile system, there are three tasks in autonomous driving are achieved using the road profile images.</div><div><br></div><div>The first application is road edge detection under different weather and appearance for road following in autonomous driving to capture the road profile image and linearity profile image in the road profile system. This work uses naturalistic driving video data mining to study the appearance of roads, which covers large-scale road data and changes. This work excavated a large number of naturalistic driving video sets to sample the light-sensitive area for color feature distribution. The effective road contour image is extracted from the long-time driving video, thereby greatly reducing the amount of video data. Then, the weather and lighting type can be identified. For each weather and lighting condition obvious features are I identified at the edge of the road to distinguish the road edge. </div><div><br></div><div>The second application is detecting vehicle interactions in driving videos via motion profile images to capture the motion profile image in the road profile system. This work uses visual actions recorded in driving videos taken by a dashboard camera to identify this interaction. The motion profile images of the video are filtered at key locations, thereby reducing the complexity of object detection, depth sensing, target tracking and motion estimation. The purpose of this reduction is for decision making of vehicle actions such as lane changing, vehicle following, and cut-in handling.</div><div><br></div><div>The third application is motion planning based on vehicle interactions and driving video. Taking note of the fact that a car travels in a straight line, we simply identify a few sample lines in the view to constantly scan the road, vehicles, and environment, generating a portion of the entire video data. Without using redundant data processing, we performed semantic segmentation to streaming road profile images. We plan the vehicle's path/motion using the smallest data set possible that contains all necessary information for driving.</div><div><br></div><div>The results are obtained efficiently, and the accuracy is acceptable. The results can be used for driving video mining, traffic analysis, driver behavior understanding, etc.</div>

Un objectif de longue date dans le domaine de la vision par ordinateur est de déduire le contenu 3D d’une scène à partir d’une seule photo, une tâche connue sous le nom d’inverse graphics. L’apprentissage automatique a, dans les dernières années, permis à de nombreuses approches de faire de grands progrès vers la résolution de ce problème. Cependant, la plupart de ces approches requièrent des données de supervision 3D qui sont coûteuses et parfois impossible à obtenir, ce qui limite les capacités d’apprentissage de telles œuvres. Dans ce travail, nous explorons l’architecture des méthodes d’inverse graphics non-supervisées et proposons deux méthodes basées sur des représentations 3D et algorithmes de rendus différentiables distincts: les surfels ainsi qu’une nouvelle représentation basée sur Voronoï. Dans la première méthode basée sur les surfels, nous montrons que, bien qu’efficace pour maintenir la cohérence visuelle, la production de surfels à l’aide d’une carte de profondeur apprise entraîne des ambiguïtés car la relation entre la carte de profondeur et le rendu n’est pas bijective. Dans notre deuxième méthode, nous introduisons une nouvelle représentation 3D basée sur les diagrammes de Voronoï qui modélise des objets/scènes à la fois explicitement et implicitement, combinant ainsi les avantages des deux approches. Nous montrons comment cette représentation peut être utilisée à la fois dans un contexte supervisé et non-supervisé et discutons de ses avantages par rapport aux représentations 3D traditionnelles / A long standing goal of computer vision is to infer the underlying 3D content in a scene from a single photograph, a task known as inverse graphics. Machine learning has, in recent years, enabled many approaches to make great progress towards solving this problem. However, most approaches rely on 3D supervision data which is expensive and sometimes impossible to obtain and therefore limits the learning capabilities of such work. In this work, we explore the deep unsupervised inverse graphics training pipeline and propose two methods based on distinct 3D representations and associated differentiable rendering algorithms: namely surfels and a novel Voronoi-based representation. In the first method based on surfels, we show that, while effective at maintaining view-consistency, producing view-dependent surfels using a learned depth map results in ambiguities as the mapping between depth map and rendering is non-bijective. In our second method, we introduce a novel 3D representation based on Voronoi diagrams which models objects/scenes both explicitly and implicitly simultaneously, thereby combining the benefits of both. We show how this representation can be used in both a supervised and unsupervised context and discuss its advantages compared to traditional 3D representations.

Les modèles de réseaux de neurones et en particulier les modèles profonds sont aujourd'hui l'un des modèles à l'état de l'art en apprentissage automatique et ses applications. Les réseaux de neurones profonds récents possèdent de nombreuses couches cachées ce qui augmente significativement le nombre total de paramètres. L'apprentissage de ce genre de modèles nécessite donc un grand nombre d'exemples étiquetés, qui ne sont pas toujours disponibles en pratique. Le sur-apprentissage est un des problèmes fondamentaux des réseaux de neurones, qui se produit lorsque le modèle apprend par coeur les données d'apprentissage, menant à des difficultés à généraliser sur de nouvelles données. Le problème du sur-apprentissage des réseaux de neurones est le thème principal abordé dans cette thèse. Dans la littérature, plusieurs solutions ont été proposées pour remédier à ce problème, tels que l'augmentation de données, l'arrêt prématuré de l'apprentissage ("early stopping"), ou encore des techniques plus spécifiques aux réseaux de neurones comme le "dropout" ou la "batch normalization". Dans cette thèse, nous abordons le sur-apprentissage des réseaux de neurones profonds sous l'angle de l'apprentissage de représentations, en considérant l'apprentissage avec peu de données. Pour aboutir à cet objectif, nous avons proposé trois différentes contributions. La première contribution, présentée dans le chapitre 2, concerne les problèmes à sorties structurées dans lesquels les variables de sortie sont à grande dimension et sont généralement liées par des relations structurelles. Notre proposition vise à exploiter ces relations structurelles en les apprenant de manière non-supervisée avec des autoencodeurs. Nous avons validé notre approche sur un problème de régression multiple appliquée à la détection de points d'intérêt dans des images de visages. Notre approche a montré une accélération de l'apprentissage des réseaux et une amélioration de leur généralisation. La deuxième contribution, présentée dans le chapitre 3, exploite la connaissance a priori sur les représentations à l'intérieur des couches cachées dans le cadre d'une tâche de classification. Cet à priori est basé sur la simple idée que les exemples d'une même classe doivent avoir la même représentation interne. Nous avons formalisé cet à priori sous la forme d'une pénalité que nous avons rajoutée à la fonction de perte. Des expérimentations empiriques sur la base MNIST et ses variantes ont montré des améliorations dans la généralisation des réseaux de neurones, particulièrement dans le cas où peu de données d'apprentissage sont utilisées. Notre troisième et dernière contribution, présentée dans le chapitre 4, montre l'intérêt du transfert d'apprentissage ("transfer learning") dans des applications dans lesquelles peu de données d'apprentissage sont disponibles. L'idée principale consiste à pré-apprendre les filtres d'un réseau à convolution sur une tâche source avec une grande base de données (ImageNet par exemple), pour les insérer par la suite dans un nouveau réseau sur la tâche cible. Dans le cadre d'une collaboration avec le centre de lutte contre le cancer "Henri Becquerel de Rouen", nous avons construit un système automatique basé sur ce type de transfert d'apprentissage pour une application médicale où l'on dispose d’un faible jeu de données étiquetées. Dans cette application, la tâche consiste à localiser la troisième vertèbre lombaire dans un examen de type scanner. L’utilisation du transfert d’apprentissage ainsi que de prétraitements et de post traitements adaptés a permis d’obtenir des bons résultats, autorisant la mise en oeuvre du modèle en routine clinique. / Neural network models and deep models are one of the leading and state of the art models in machine learning. They have been applied in many different domains. Most successful deep neural models are the ones with many layers which highly increases their number of parameters. Training such models requires a large number of training samples which is not always available. One of the fundamental issues in neural networks is overfitting which is the issue tackled in this thesis. Such problem often occurs when the training of large models is performed using few training samples. Many approaches have been proposed to prevent the network from overfitting and improve its generalization performance such as data augmentation, early stopping, parameters sharing, unsupervised learning, dropout, batch normalization, etc. In this thesis, we tackle the neural network overfitting issue from a representation learning perspective by considering the situation where few training samples are available which is the case of many real world applications. We propose three contributions. The first one presented in chapter 2 is dedicated to dealing with structured output problems to perform multivariate regression when the output variable y contains structural dependencies between its components. Our proposal aims mainly at exploiting these dependencies by learning them in an unsupervised way. Validated on a facial landmark detection problem, learning the structure of the output data has shown to improve the network generalization and speedup its training. The second contribution described in chapter 3 deals with the classification task where we propose to exploit prior knowledge about the internal representation of the hidden layers in neural networks. This prior is based on the idea that samples within the same class should have the same internal representation. We formulate this prior as a penalty that we add to the training cost to be minimized. Empirical experiments over MNIST and its variants showed an improvement of the network generalization when using only few training samples. Our last contribution presented in chapter 4 showed the interest of transfer learning in applications where only few samples are available. The idea consists in re-using the filters of pre-trained convolutional networks that have been trained on large datasets such as ImageNet. Such pre-trained filters are plugged into a new convolutional network with new dense layers. Then, the whole network is trained over a new task. In this contribution, we provide an automatic system based on such learning scheme with an application to medical domain. In this application, the task consists in localizing the third lumbar vertebra in a 3D CT scan. A pre-processing of the 3D CT scan to obtain a 2D representation and a post-processing to refine the decision are included in the proposed system. This work has been done in collaboration with the clinic "Rouen Henri Becquerel Center" who provided us with data

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Ces dernières années, il y a eu un intérêt croissant dans le domaine de l'apprentissage profond pour le traitement du langage naturel. Plusieurs étapes importantes ont été franchies au cours de la dernière décennie dans divers problèmes, tels que les systèmes de questions-réponses, le résumé de texte, l'analyse des sentiments, etc. Le pré-entraînement des modèles de langage dans une manière auto-supervisé est une partie importante de ces réalisations. Cette thèse explore un ensemble de méthodes auto-supervisées pour apprendre des représentations de phrases à partir d'une grande quantité de données non étiquetées. Nous introduisons également un nouveau modèle de mémoire augmentée pour apprendre des représentations basées sur une structure d'arbre. Nous évaluons et analysons ces représentations sur différentes tâches. Dans le chapitre 1, nous introduisons les bases des réseaux neuronaux avant et des réseaux neuronaux récurrents. Le chapitre se poursuit avec la discussion de l'algorithme de rétropropagation pour former les réseaux neuronaux de flux avant, et la rétropropagation à travers l'algorithme de temps pour former les réseaux neuronaux récurrents. Nous discutons également de trois approches différentes dans le domaine de l’apprentissage de représentations, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et une approche relativement nouvelle appelée apprentissage auto-supervisé. Dans le chapitre 2, nous discutons des principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel profond. Plus précisément, nous couvrons les représentations de mots, les représentations de phrases et la modélisation du langage. Nous nous concentrons sur l'évaluation et l'état actuel de la littérature pour ces concepts. Nous finissons le chapitre en discutant le pré-entraînement à grande échelle et le transfert de l’apprentissage dans la langue. Dans le chapitre 3, nous étudions un ensemble de tâches auto-supervisées qui prend avantage de l’estimation contrastive bruitée afin d'apprendre des représentations de phrases à l'aide de données non étiquetées. Nous entraînons notre modèle sur un grand corpus et évaluons nos représentations de phrases apprises sur un ensemble de tâches du langage naturel en aval provenant du cadre SentEval. Notre modèle entraîné sur les tâches proposées surpasse les méthodes non-supervisées sur un sous-ensemble de tâches de SentEval. Dans les chapitres 4, nous introduisons un modèle de mémoire augmentée appelé Ordered Memory, qui présente plusieurs améliorations par rapport aux réseaux de neurones récurrents augmentés par pile traditionnels. Nous introduisons un nouveau mécanisme d'attention de Stick-breaking inspiré par les Ordered Neurons [shen et. al., 2019] pour écrire et effacer la mémoire. Une nouvelle cellule récursive à portes est également introduite pour composer des représentations de bas niveau en des représentations de haut niveau. Nous montrons que ce modèle fonctionne bien sur la tâche d'inférence logique et la tâche ListOps, et il montre également de fortes propriétés de généralisation dans ces tâches. Enfin, nous évaluons notre modèle sur les tâches (binaire et multi-classe) SST (Stanford Sentiment Treebank) et rapportons des résultats comparables à l’état de l’art sur ces tâches. / In chapter 1, we introduce the basics of feed forward neural networks and recurrent neural networks. The chapter continues with the discussion of the backpropagation algorithm to train feed forward neural networks, and the backpropagation through time algorithm to train recurrent neural networks. We also discuss three different approaches in learning representations, namely supervised learning, unsupervised learning, and a relatively new approach called self-supervised learning. In chapter 2, we talk about the fundamentals of deep natural language processing. Specifically, we cover word representations, sentence representations, and language modelling. We focus on the evaluation and current state of the literature for these concepts. We close the chapter by discussing large scale pre-training and transfer learning in language. In chapter 3, we investigate a set of self-supervised tasks that take advantage of noise contrastive estimation in order to learn sentence representations using unlabeled data. We train our model on a large corpora and evaluate our learned sentence representations on a set of downstream natural language tasks from the SentEval framework. Our model trained on the proposed tasks outperforms unsupervised methods on a subset of tasks from SentEval. In chapter 4, we introduce a memory augmented model called Ordered Memory with several improvements over traditional stack-augmented recurrent neural networks. We introduce a new Stick-breaking attention mechanism inspired by Ordered Neurons [Shen et.al., 2019] to write in and erase from the memory. A new Gated Recursive Cell is also introduced to compose low level representations into higher level ones. We show that this model performs well on the logical inference task and the ListOps task, and it also shows strong generalization properties in these tasks. Finally, we evaluate our model on the SST (Stanford Sentiment Treebank) tasks (binary and fine-grained) and report results that are comparable with state-of-the-art on these tasks.

Extraire une représentation de tous les facteurs de haut niveau de l'état d'un agent à partir d'informations sensorielles de bas niveau est une tâche importante, mais difficile, dans l'apprentissage automatique. Dans ce memoire, nous explorerons plusieurs approches non supervisées pour apprendre ces représentations. Nous appliquons et analysons des méthodes d'apprentissage de représentations non supervisées existantes dans des environnements d'apprentissage par renforcement, et nous apportons notre propre suite d'évaluations et notre propre méthode novatrice d'apprentissage de représentations d'état. Dans le premier chapitre de ce travail, nous passerons en revue et motiverons l'apprentissage non supervisé de représentations pour l'apprentissage automatique en général et pour l'apprentissage par renforcement. Nous introduirons ensuite un sous-domaine relativement nouveau de l'apprentissage de représentations : l'apprentissage auto-supervisé. Nous aborderons ensuite deux approches fondamentales de l'apprentissage de représentations, les méthodes génératives et les méthodes discriminatives. Plus précisément, nous nous concentrerons sur une collection de méthodes discriminantes d'apprentissage de représentations, appelées méthodes contrastives d'apprentissage de représentations non supervisées (CURL). Nous terminerons le premier chapitre en détaillant diverses approches pour évaluer l'utilité des représentations. Dans le deuxième chapitre, nous présenterons un article de workshop dans lequel nous évaluons un ensemble de méthodes d'auto-supervision standards pour les problèmes d'apprentissage par renforcement. Nous découvrons que la performance de ces représentations dépend fortement de la dynamique et de la structure de l'environnement. À ce titre, nous déterminons qu'une étude plus systématique des environnements et des méthodes est nécessaire. Notre troisième chapitre couvre notre deuxième article, Unsupervised State Representation Learning in Atari, où nous essayons d'effectuer une étude plus approfondie des méthodes d'apprentissage de représentations en apprentissage par renforcement, comme expliqué dans le deuxième chapitre. Pour faciliter une évaluation plus approfondie des représentations en apprentissage par renforcement, nous introduisons une suite de 22 jeux Atari entièrement labellisés. De plus, nous choisissons de comparer les méthodes d'apprentissage de représentations de façon plus systématique, en nous concentrant sur une comparaison entre méthodes génératives et méthodes contrastives, plutôt que les méthodes générales du deuxième chapitre choisies de façon moins systématique. Enfin, nous introduisons une nouvelle méthode contrastive, ST-DIM, qui excelle sur ces 22 jeux Atari. / Extracting a representation of all the high-level factors of an agent’s state from level-level sensory information is an important, but challenging task in machine learning. In this thesis, we will explore several unsupervised approaches for learning these state representations. We apply and analyze existing unsupervised representation learning methods in reinforcement learning environments, as well as contribute our own evaluation benchmark and our own novel state representation learning method. In the first chapter, we will overview and motivate unsupervised representation learning for machine learning in general and for reinforcement learning. We will then introduce a relatively new subfield of representation learning: self-supervised learning. We will then cover two core representation learning approaches, generative methods and discriminative methods. Specifically, we will focus on a collection of discriminative representation learning methods called contrastive unsupervised representation learning (CURL) methods. We will close the first chapter by detailing various approaches for evaluating the usefulness of representations. In the second chapter, we will present a workshop paper, where we evaluate a handful of off-the-shelf self-supervised methods in reinforcement learning problems. We discover that the performance of these representations depends heavily on the dynamics and visual structure of the environment. As such, we determine that a more systematic study of environments and methods is required. Our third chapter covers our second article, Unsupervised State Representation Learning in Atari, where we try to execute a more thorough study of representation learning methods in RL as motivated by the second chapter. To facilitate a more thorough evaluation of representations in RL we introduce a benchmark of 22 fully labelled Atari games. In addition, we choose the representation learning methods for comparison in a more systematic way by focusing on comparing generative methods with contrastive methods, instead of the less systematically chosen off-the-shelf methods from the second chapter. Finally, we introduce a new contrastive method, ST-DIM, which excels at the 22 Atari games.

Vector Quantization (VQ) is a classic optimization problem and a simple approach to pattern recognition. Applications include lossy data compression, clustering and speech and speaker recognition. Although VQ has largely been replaced by time-aware techniques like Hidden Markov Models (HMMs) and Dynamic Time Warping (DTW) in some applications, such as speech and speaker recognition, VQ still retains some significance due to its much lower computational cost — especially for embedded systems. A recent study also demonstrates a multi-section VQ system which achieves performance rivaling that of DTW in an application to handwritten signature recognition, at a much lower computational cost. Adding sensitivity to temporal patterns to a VQ algorithm could help improve such results further. SOTPAR2 is such an extension of Neural Gas, an Artificial Neural Network algorithm for VQ. SOTPAR2 uses a conceptually simple approach, based on adding lateral connections between network nodes and creating “temporal activity” that diffuses through adjacent nodes. The activity in turn makes the nearest-neighbor classifier biased toward network nodes with high activity, and the SOTPAR2 authors report improvements over Neural Gas in an application to time series prediction. This report presents an investigation of how this same extension affects quantization and prediction performance of the self-organizing incremental neural network (SOINN) algorithm. SOINN is a VQ algorithm which automatically chooses a suitable codebook size and can also be used for clustering with arbitrary cluster shapes. This extension is found to not improve the performance of SOINN, in fact it makes performance worse in all experiments attempted. A discussion of this result is provided, along with a discussion of the impact of the algorithm parameters, and possible future work to improve the results is suggested. / Vektorkvantisering (VQ; eng: Vector Quantization) är ett klassiskt problem och en enkel metod för mönsterigenkänning. Bland tillämpningar finns förstörande datakompression, klustring och igenkänning av tal och talare. Även om VQ i stort har ersatts av tidsmedvetna tekniker såsom dolda Markovmodeller (HMM, eng: Hidden Markov Models) och dynamisk tidskrökning (DTW, eng: Dynamic Time Warping) i vissa tillämpningar, som tal- och talarigenkänning, har VQ ännu viss relevans tack vare sin mycket lägre beräkningsmässiga kostnad — särskilt för exempelvis inbyggda system. En ny studie demonstrerar också ett VQ-system med flera sektioner som åstadkommer prestanda i klass med DTW i en tillämpning på igenkänning av handskrivna signaturer, men till en mycket lägre beräkningsmässig kostnad. Att dra nytta av temporala mönster i en VQ-algoritm skulle kunna hjälpa till att förbättra sådana resultat ytterligare. SOTPAR2 är en sådan utökning av Neural Gas, en artificiell neural nätverk-algorithm för VQ. SOTPAR2 använder en konceptuellt enkel idé, baserad på att lägga till sidleds anslutningar mellan nätverksnoder och skapa “temporal aktivitet” som diffunderar genom anslutna noder. Aktiviteten gör sedan så att närmaste-granne-klassificeraren föredrar noder med hög aktivitet, och författarna till SOTPAR2 rapporterar förbättrade resultat jämfört med Neural Gas i en tillämpning på förutsägning av en tidsserie. I denna rapport undersöks hur samma utökning påverkar kvantiserings- och förutsägningsprestanda hos algoritmen självorganiserande inkrementellt neuralt nätverk (SOINN, eng: self-organizing incremental neural network). SOINN är en VQ-algorithm som automatiskt väljer en lämplig kodboksstorlek och också kan användas för klustring med godtyckliga klusterformer. Experimentella resultat visar att denna utökning inte förbättrar prestandan hos SOINN, istället försämrades prestandan i alla experiment som genomfördes. Detta resultat diskuteras, liksom inverkan av parametervärden på prestandan, och möjligt framtida arbete för att förbättra resultaten föreslås.

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