In the realm of biomedical technology, both accuracy and consistency are crucial to the development and deployment of these tools. While accuracy is easy to measure, consistency metrics are not so simple to measure, especially in the scope of biomedicine where prediction consistency can be difficult to achieve. Typically, biomedical datasets contain a significantly larger amount of features compared to the amount of samples, which goes against ordinary data mining practices. As a result, predictive models may fail to find valid pathways for prediction during training on such datasets. This concept is known as underspecification. Underspecification has been more accepted as a concept in recent years, with a handful of recent works exploring underspecification in different applications and a handful of past works experiencing underspecification prior to its declaration. However, underspecification is still under-addressed, to the point where some academics might even claim that it is not a significant problem. With this in mind, this thesis aims to identify and minimize underspecification of deep learning cancer subtype predictors. To address these goals, this work details the development of Predicting Underspecification Monitoring Pipeline (PUMP), a software tool to provide methodology for data analysis, stress testing, and model evaluation. In this context, the hope is that PUMP can be applied to deep learning training such that any user can ensure that their models are able to generalize to new data as best as possible.

Le sujet de la thèse est l'extraction et la segmentation des vêtements à partir d'images en utilisant des techniques de la vision par ordinateur, de l'apprentissage par ordinateur et de la description d'image, pour la recommandation de manière non intrusive aux utilisateurs des produits similaires provenant d'une base de données de vente. Nous proposons tout d'abord un extracteur d'objets dédié à la segmentation de la robe en combinant les informations locales avec un apprentissage préalable. Un détecteur de personne localises des sites dans l'image qui est probable de contenir l'objet. Ensuite, un processus d'apprentissage intra-image en deux étapes est est développé pour séparer les pixels de l'objet de fond. L'objet est finalement segmenté en utilisant un algorithme de contour actif qui prend en compte la segmentation précédente et injecte des connaissances spécifiques sur la courbure locale dans la fonction énergie. Nous proposons ensuite un nouveau framework pour l'extraction des vêtements généraux en utilisant une procédure d'ajustement globale et locale à trois étapes. Un ensemble de modèles initialises un processus d'extraction d'objet par un alignement global du modèle, suivi d'une recherche locale en minimisant une mesure de l'inadéquation par rapport aux limites potentielles dans le voisinage. Les résultats fournis par chaque modèle sont agrégés, mesuré par un critère d'ajustement globale, pour choisir la segmentation finale. Dans notre dernier travail, nous étendons la sortie d'un réseau de neurones Fully Convolutional Network pour inférer le contexte à partir d'unités locales (superpixels). Pour ce faire, nous optimisons une fonction énergie, qui combine la structure à grande échelle de l'image avec le local structure superpixels, en recherchant dans l'espace de toutes les possibilité d'étiquetage. De plus, nous introduisons une nouvelle base de données RichPicture, constituée de 1000 images pour l'extraction de vêtements à partir d'images de mode. Les méthodes sont validées sur la base de données publiques et se comparent favorablement aux autres méthodes selon toutes les mesures de performance considérées. / The topic of the thesis is the extraction and segmentation of clothing items from still images using techniques from computer vision, machine learning and image description, in view of suggesting non intrusively to the users similar items from a database of retail products. We firstly propose a dedicated object extractor for dress segmentation by combining local information with a prior learning. A person detector is applied to localize sites in the image that are likely to contain the object. Then, an intra-image two-stage learning process is developed to roughly separate foreground pixels from the background. Finally, the object is finely segmented by employing an active contour algorithm that takes into account the previous segmentation and injects specific knowledge about local curvature in the energy function.We then propose a new framework for extracting general deformable clothing items by using a three stage global-local fitting procedure. A set of template initiates an object extraction process by a global alignment of the model, followed by a local search minimizing a measure of the misfit with respect to the potential boundaries in the neighborhood. The results provided by each template are aggregated, with a global fitting criterion, to obtain the final segmentation.In our latest work, we extend the output of a Fully Convolution Neural Network to infer context from local units(superpixels). To achieve this we optimize an energy function,that combines the large scale structure of the image with the locallow-level visual descriptions of superpixels, over the space of all possiblepixel labellings. In addition, we introduce a novel dataset called RichPicture, consisting of 1000 images for clothing extraction from fashion images.The methods are validated on the public database and compares favorably to the other methods according to all the performance measures considered.

Táto práce se zabývá použitím hlubokého učení neuronových sítí ke zvýšení rozlišení obrázků, které obsahují obličeje. Tato metoda najde uplatnění v různých oblastech, zejména v bezpečnosti, například, při bezpečnostním incidentu, kdy policie potřebuje identifikovat podezřelého z nahraného videa ze sledovací kamery. Cílem této práce je navrhnout minimálně dvě architektury neuronových sítí, které budou pracovat se sekvencí snímků, a porovnat je s metodami zpracování jediného snímku. Pro tento účel je také vytvořena nová trénovací množina, obsahující sekvenci snímku obličeje. Metody zpracování jednoho snímku jsou natrénované na nové množině. Dále jsou navrženy nové metody zvětšení obrázků na základě sekvence snímků. Tyto metody jsou založené na U-Net modelu, který je úspěšný v segmentaci, ale také v superrozlišení. Pro zlepšení architektury byly použity reziduální bloky a jejich modifikace, a navíc také percepční ztrátová funkce, která dovoluje vyhnout se rozmazání a získání více detailů. První čast této práce je věnovana popisu neuronových sítí a některých architektur, jejichž modifikace mohou být použity v superrozlišení. Druhá část se poté zabývá popisem metod pro zvýšení rozlišení obrazu pomocí jednoho snímku, několika snímků a videa. Ve třetí části jsou popsány navržené metody a experimenty a v poslední části porovnaná metod založených na jednom snímku a několika snímcích. Navržené metody jsou schopny získat více detailů v obraze, ale mohou produkovat artefakty. Ty lze ale poté eliminovat pomocí filtru, například Gaussova. Nové metody méně selhávají při detekci obličejů, a to je podstatné u identifikace člověka v případě incidentu.