ICCVSep, 2019

重新思考零样本学习：基于条件视觉分类的观点

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TL;DR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。
zero-shot learningsemantic-visual correspondencevisual classificationdeep neural networkself-training mechanism
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于自训练字典方法的推导式零样本学习

    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。

    Mar, 2017

  • 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

  • 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

  • 泛零样本学习的语义分离

    本文针对广义零样本学习任务，提出了一种新颖的语义分离框架，使用条件 VAE 将未见过的类别的视觉特征分解为与语义一致、不相关的潜在向量，并且通过相关性惩罚和关系网络确保两个分解表示之间的独立性和语义一致性。在四个广义零样本学习基准数据集上的实验表明，由该框架分离出的语义一致特征在规范化和广义零样本学习任务中更具普适性。

    Jan, 2021

  • 基于渐进语义引导的视觉变形器用于零样本学习

    我们提出了一种用于零样本学习的渐进式语义引导视觉 Transformer（ZSLViT），通过语义嵌入令牌学习改进视觉 - 语义对应关系，发现语义相关的视觉令牌，并且通过弱语义 - 视觉对应关系融合来舍弃与语义无关的视觉信息，从而在零样本学习中实现准确的视觉 - 语义交互作用，我们的 ZSLViT 在 CUB、SUN 和 AWA2 等三个常用基准数据集上取得了显著的性能提升。

    Apr, 2024

  • 多模态循环一致的广义零样本学习

    本研究提出了基于对生成对抗网络训练的新规则的多模态循环一致性语义兼容性的方法，可以用于合成更具代表性的视觉表示，从而在几个公开可用的数据集中展现出最佳的广义零样本学习分类结果。

    Aug, 2018

  • 使用 GAN 进行视觉数据合成，用于零样本视频分类

    本文提出了一种利用 GAN 进行视觉数据合成的框架来解决零样本视频分类问题，并结合多级语义推理和匹配感知的互信息相关来提高合成视频特征的鉴别能力，实验结果表明这种方法可以显著提高零样本视频分类的性能。

    Apr, 2018

  • 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

  • 卷积原型学习用于零样本识别

    本文提出了一种卷积原型学习（CPL）框架，用于零样本识别。通过在任务级别假设分布一致性，CPL 能够平稳地转移知识以识别未见样本。在每个任务内部，通过基于距离的训练机制学习区分性视觉原型。因此，我们可以在视觉空间而不是语义空间中进行识别。

    Oct, 2019