ICCVMay, 2016

零样本学习中预测未见类别的视觉典型

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TL;DR本文提出了一种新的零样本学习模型，利用语义嵌入空间中的聚类结构来对已知对象的类别语义描述和示例进行建模，并通过训练多个基于核的回归器来实现语义表示 - 范例对的结构约束，从而在包括 ImageNet 数据集在内的标准基准数据集上显着优于现有的零样本学习方法。
发现论文，激发创造
  • 零样本学习的合成分类器

    通过在语义空间和模型空间中相互协作的 “幻影” 对象类的优化，实现了零样本学习的最优判别性能，克服了训练阶段没有示例的难题。

    Mar, 2016

  • 基于聚类的半监督零样本学习

    本文提出了一种基于深度可视特征嵌入空间的半监督零样本学习方法，通过在签名上进行线性变换以将它们映射到视觉特征上，使得已知类别的签名映射结果靠近相应类别的已标记样本，同时未标记的数据与其中一个未知类别的映射签名也很接近，该方法在四个公共基准测试中的表现证明了其有效性，其中三个的预测准确度均优于最先进方法。

    May, 2016

  • 生成用于零样本分类的视觉表征

    本文面向学习图像分类器的任务，并针对一些分类仅由语义描述（如视觉属性），而其他分类也由实例图像定义的情况下，提出了一种 Zero-Shot classification task (ZSC) 的方法。旨在通过生成模型和有监督学习方法，有效地解决这一问题，实验证明该方法在 ZSC 和广义 ZSC（GZSC）方面均取得了最新的成果。

    Aug, 2017

  • 强监督下的多线索零样本学习

    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

  • 零样本学习的分类器和样本合成

    本文提出了两个使用零样本学习（ZSL）系统，该系统使用流形嵌入和自动生成视觉分类器来解决具有未知类的任务，并且在五个类视觉识别基准数据集上表现出卓越的性能。

    Dec, 2018

  • 跨模态传递的零样本学习

    该研究提出了一种模型，即使没有针对该对象的训练数据，也能在图像中识别对象，并从无监督的大型文本语料库中获取对未知类别的必要知识，在语言中的分布式信息可以被视为理解物体外观的语义基础。

    Jan, 2013

  • 使用生成潜在原型模型进行零样本学习

    采用概率生成建模的方法，基于潜在空间中的原型及其语义关系，生成虚拟的未见类实例以解决直接迁移学习中存在的域偏移问题，实验结果表明该模型优于现有零样本学习方法。

    May, 2017

  • 用潜在嵌入反馈和鉴别特征进行零样本分类

    本研究提出了一种基于语义一致性的零样本学习框架，在训练、特征合成和分类的所有阶段都强制执行语义一致性，并采用反馈循环来迭代地优化生成的特征，实验证明该方法在六个零样本学习基准任务上表现优异。

    Mar, 2020

  • 基于视觉语义嵌入的广义零样本识别

    本文提出了一种新颖的广义零样本学习（GZSL）方法，它对训练期间的未见图像和未见语义向量具有不可知性。通过提出一种视觉实例的低维嵌入来打破视觉 - 语义间隙，并借助一个新的视觉神谕来量化噪声语义数据的影响，以提高准确性。在一系列数据集上用图模型进行推理的实验结果显示，该方法在语义和视觉监督下均明显优于现有技术。

    Nov, 2018

  • 通过结构对齐学习类别原型以实现零样本识别

    本文提出了一种基于耦合字典学习的零样本学习方法，该方法通过利用种类原型中的区分性信息来对齐视觉 - 语义结构，进而提高不太具有区分性的语义空间的表现，并通过简单的最近邻方法在不同空间上执行零样本识别。在四个基准数据集上的实验证明了该方法的有效性。

    Jul, 2018