本文提出了一种新的模型，使用文字特征来预测深度卷积神经网络（CNN）中卷积和全连接层的输出权重，以分类看不见的类别，同时利用 CNN 架构在不同层面学习特征，从而避免了为图像定义语义属性的问题，并且自动生成了每个视觉类别的伪属性词列表。结果显示，该模型明显优于以往方法。

Jun, 2015

本研究针对目标属性识别的组合式零样本学习问题，提出了一种新颖的体系结构，用于在视觉空间中区分属性和对象特征并使用视觉分解特征产生代表性的嵌入，旨在更好地正则化模型的学习，实验结果表明我们的方法在 MIT-States，UT-Zappos 和基于 VAW 的新基准上的性能显著优于现有工作。

May, 2022

提出了一种称为 joint embeddings for zero-shot learning 的方法，通过计算代理任务上的两流网络中的联合图像和文本模型来学习语义基础和丰富的视觉信息，并利用辅助字幕来提高图像和文本表示之间的对齐，从而在多个基准数据集上评估了该方法，在标准的（aPY 上 + 1.6％，FLO 上 + 2.6％）和常规的（AWA2 上 + 2.1％，CUB 上 + 2.2％）零 - shot 识别中提高了现有最先进方法的性能。

Jan, 2022

本文研究了基于图像和类别嵌入来实现零样本学习，使用无监督学习得出的输出嵌入方法可达到比之前任何监督方法表现更好的分类效果，从而大大降低了对于细分类别标注数据的需求。

Sep, 2014

通过集成属性局部化能力的图像表示，建议使用只有类别级别的属性来更好地将基于属性的知识从已知类别转移到未知类别，为此，提出了一种新的零样本表示学习框架，使用属性原型网络共同学习具有区分性全局和局部特征。对于三个零样本学习基准测试，我们的局部增强图像表示方法实现了一个新的最先进水平。

Aug, 2020

该研究提出了一种基于无监督学习和深度神经网络的终端到终端学习框架，结合自编码器和最大均值差异损失来学习语义和视觉特征的联合嵌入，实现了跨域多模态表示的提取，并构建了更全面的标记和未标记数据的嵌入，帮助从归纳到传导的范围内解决零样本和少样本图像识别和检索等各种复杂任务。

Mar, 2017

最近基础模型的进展为可解释的视觉识别提供了新的机会，通过查询大型语言模型获取描述每个类别的属性，然后应用视觉语言模型通过这些属性对图像进行分类，我们的研究发现，大量的 LLM 生成的属性与随机词几乎没有差别，我们提出了一种新的学习搜索方法来发现那些简明的属性集，该方法在 CUB 数据集上使用仅 32 个属性来区分 200 个鸟类的性能接近于大量 LLM 生成的属性（例如 CUB 的 10,000 个属性），此外，我们的新范式还展示了几个附加优势：人类的更高可解释性和互动性，以及总结知识的能力。

Aug, 2023

本文讨论了使用语义表达来识别未见过的物体，提出了一种基于文档的语义表示方法，通过半自动机制提取并加权了文档中包含的可视信息，形成了语义表示，相比现有方法在 ImageNet 数据集上表现更佳。

Apr, 2021

使用大型语言模型作为代理，FineR 在语义细分类别推理方面体现出更好性能，优于几种先进的 FGVR 和语音与视觉助手模型，并展示了在野外和新领域中工作的潜力。

Jan, 2024

利用多个文本来源和语义部分注释来提供更强的监督辅助信息，达到零样本识别和检索的目标。

Mar, 2016