Mar, 2017

基于自训练字典方法的推导式零样本学习

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TL;DR本文提出一种基于双向映射的语义关系建模方案，实现跨模态的知识转移并解决领域转化问题，通过迭代更新使得分类器不断加强预测能力，实验结果在三个基准数据集上显著优于现有方法。
zero-shot learningsemantic relationship modelingcrossmodal knowledge transfertransductive learningimage feature space
发现论文，激发创造
  • 跨领域多类别和多标记零样本学习

    本文讨论了两种与传统方法相关的工作：利用传导学习 ZSL 和将 ZSL 推广到多标签情况下。

    Mar, 2015

  • 零样本学习有效深度嵌入

    本文针对零样本学习中的交叉域匹配问题，详细探讨优秀的 embedding 空间应满足的两个标准：类内紧度和类间可分性，并提出了一种基于两个分支网络的方法来同时映射语义描述和视觉样本到 joint 空间，并在其中强制要求视觉嵌入与类级语义嵌入相同，同时实现区分可训练分类器，实现跨未知类别输入的优化过程。此外，我们还扩展了我们的方法来处理 ZSL 中的模型偏差问题，并在五个标准数据集上获得了卓越的性能。

    Aug, 2018

  • 零样本识别的潜在特征判别学习

    该研究提出了一种能够自动发现显著区域及在增强的空间中学习辨别性语义表征的端到端网络，用于零样本学习中。在两个具有挑战性的零样本学习数据集上测试，实验结果显示该方法明显优于现有最先进的方法。

    Mar, 2018

  • 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

  • 以缺失数据问题为形式的零样本学习

    本文探讨了零样本学习方法在解决 ' 缺失数据问题 ' 而非 ' 缺失标签问题 ' 时的有效性，通过将知识从标签嵌入空间转移到图像特征空间，估计未见过的类在图像特征空间的数据分布，实验表明，与现有方法相比，该方法在两个流行数据集上的表现更优

    Dec, 2016

  • 重新思考零样本学习：基于条件视觉分类的观点

    本文提出了多种不同的零样本学习的算法，包括基于语义属性生成可视特征分类器的深度神经网络，以及一种能够使用未标记数据进行自校准的学习方法，并在所有 ZSL 设置的基准数据集上显著优于现有算法的大量实验结果表明。

    Sep, 2019

  • 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

  • 面向上下文的零样本学习用于物体识别

    本文提出了一种基于语义表示的全新的 Zero-Shot Learning 方法，并引入了上下文因素提高了对象的分类效果，通过在 Visual Genome 上进行的实验表明，增加上下文信息可以显著提高标准的 ZSL 方法。

    Apr, 2019

  • OntoZSL: 基于本体增强的零样本学习

    通过本体论知识表示和语义嵌入，以更丰富和竞争的先验知识建模 ZSL 的类间关系，并使用生成对抗网络（GANs）开发了一种生成 ZSL 框架，以解决已知类和未知类之间的数据不平衡问题。

    Feb, 2021

  • 领域不变投影学习用于零样本识别

    本文提出一种新的零样本学习模型（DIPL），其中引入一种域不变特征自重建任务并通过语义空间中超类的形成进一步对齐两个域，以解决转移学习中看不见的物体分类问题。我们的模型在大量试验中表现出优异的性能，优于现有技术方案。

    Oct, 2018