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

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

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

本研究提出使用视觉空间作为嵌入空间，以解决深度零样本学习模型的瓶颈问题，并提供了一种自然的机制来联合优化多个语义模态。实验表明，与现有模型相比，该模型明显优于其他模型。

Nov, 2016

本文提出了一种新的零样本学习方法 ——Semantically Aligned Bias Reducing (SABR) ZSL，旨在通过学习一个潜在空间来解决 hubness 问题，同时通过交叉验证和弱转移约束来减轻示例类别偏移问题，并在三个基准数据集上广泛实验证明，与现有的最先进算法相比，在传统和推广的 ZSL 设置下，性能显著提高了 1.5-9％或 2-14％。

Apr, 2019

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

本文提出了一种分阶段的双向潜在嵌入识别框架，通过探索训练数据的拓扑和标签信息，在底部阶段创建了一个潜在嵌入空间，用于引导未知类别的半监督 Sammon 映射，通过最近邻法预测测试实例的标签，最终实验结果表明，该方法在零样本学习和归纳推理设置下达到了最先进的性能水平。

Jul, 2016

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

通过创新性的编码器和组合损失函数，本论文介绍了一种双重策略来解决广义零样例学习中的泛化差距，并提出了一套新的评估指标，以更详细地评估结果的可信度和可复现性。

Dec, 2023

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