本研究提出了一种新的基于生成模型的零样本学习方法，能够处理包括分类和语义分割在内的三维数据，在 ModelNet40 数据集上表现良好，并在 S3DIS，ScanNet 和 SemanticKITTI 数据集上进行了验证。

Aug, 2021

本文提出使用零样本学习方法（ZSL）对未见过的三维点云进行分类，并根据新方案对模型进行基础测试，从而为三维点云识别领域带来新的挑战。

Feb, 2019

本文提出了一种用于解决零样本学习中的 hubness 问题的新的损失函数，并在 ModelNet40、ModelNet10、McGill 和 SHREC2015 等数据集上进行了广泛的评估，建立了在 3D 情况下的零样本任务的最新成果。

Jul, 2019

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

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

本文提出可以解决识别来自已知类别与未知类别的图像的冲突的校准方法，探讨了零样本学习的 generalized zero-shot learning 的问题，并提出了评估模型性能的评价指标。研究结果表明当前模型表现与理想语义嵌入间的差异，强调改进类别语义嵌入对于 GZSL 的重要性。

May, 2016

本文综述了广义零样本学习（GZSL）的问题及挑战，展示了一种分层分类方法，并讨论了每个类别中的代表性方法，同时探讨了 GZSL 可用的基准数据集和应用以及未来研究方向。

Nov, 2020

研究了一种基于卷积神经网络的零迁移学习模型，该模型利用辅助信息学习一种兼容性函数，实现对未看到类别的识别，并对通过多种辅助信息对新数据集进行了实验验证。

Dec, 2017

本文提出了一种新的 Transferable Contrastive Network (TCN) 方法，旨在从源图像中将知识传输到目标类中，以提高 GZSL 识别的鲁棒性。实验证明，该方法优于现有方法。

Aug, 2019

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