AAAIOct, 2020

学习基于图的先验知识用于广义零样本学习

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TL;DR本篇论文研究了利用标签信息、属性以及关系图加强零样本学习和广义零样本学习，基于这个方法，本文在 CUB 和 SUN 数据集上取得了比强基线更好的结果。
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发现论文，激发创造
  • 广义零样本学习方法综述

    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

  • 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

  • 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

  • 广义零样本学习中的投影偏差度量学习

    通过在 VAEGAN 框架中学习带权重矩阵的参数化马氏距离，我们提出了一种改进的网络结构来优化广义零样本学习模型，通过两个分支的鉴别模型分别预测已知样本和由已知样本生成的未知样本，实验结果显示我们的方法在四个数据集上优于现有最先进的方法。

    Sep, 2023

  • 广义零样本学习在野外物体识别中的实证研究与分析

    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

  • 基于熵的不确定性校准用于广义零样本学习

    提出一种新的框架，利用双重变分自编码器和三元组损失学习区分性潜在特征，并应用基于熵的校准来最小化见和未见类之间重叠区域的不确定性，在六个基准数据集上进行的实验表明，该方法胜过现有的最先进方法。

    Jan, 2021

  • VAE-Conditioned 生成流的广义零样本学习

    本文介绍一种名为 VAE-cFlow 的泛化零样本学习方法，使用了生成流模型和 VAE 技术，从语义描述生成可靠的视觉特征来识别已知和未知的类别，并在五个数据集上实现了最先进的 GZSL 结果。

    Sep, 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

  • 后来出现的未知类别？没问题

    本研究提出了一种新的在线学习方法，旨在解决 continual generalized zero-shot learning 中动态添加新已知或未知类别所带来的挑战，该方法结合了双向增量对齐和特征生成框架以动态适应新类别的到来，并在五个基准数据集上表现出更好的泛化能力。

    Mar, 2022

  • 使用结构化知识图谱进行多标签零样本学习

    本文提出了一种新的深度学习架构，用于多标签零样本学习，在这种学习中，可以为每个输入实例预测多个看不见的标签。研究人员提出了一个框架，结合了知识图谱和语义标签空间信息传播机制进行视觉推理，以解决多标签分类和 ML-ZSL 任务。与现有技术相比，该方法的性能相当或有所提高。

    Nov, 2017