AAAIApr, 2021

非任务相关知识构建的可传递广义零样本学习表示

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TL;DR该文提出了一种新的双对比嵌入网络（DCEN），通过语义对齐和实例区分同时学习特定任务和任务无关知识，其中实例区分监督可帮助捕捉视觉低级知识，减轻表示偏差，从而获得可传输的表示。
zero-shot learningimage representationsemantic alignmentinstance discriminationtransferable representations
发现论文，激发创造
  • 可传递的对比网络用于广义零样本学习

    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

  • 领域特定的嵌入网络用于零样本识别

    提出了一种基于领域特定嵌入网络（DSEN）的零样本学习方法，通过将图像数据和语义标签投影到联合嵌入空间中进行识别，该方法分解了领域共享投影函数并使用领域特定子函数探索领域的相似性和差异性，同时引入语义重构和领域划分约束以解决偏倚问题和保持语义关联。实验表明，DSEN 在四个公共基准测试中具有显著的改进。

    Aug, 2019

  • 实例自适应原型对比嵌入在广义零样本学习中的应用

    我们提出了一种基于边界的原型对比学习嵌入网络来提高嵌入空间中表示的质量，并提出了一种实例自适应对比损失来实现未知标签的广义表示，实验表明我们的方法在三个基准数据集上优于现有技术，并在广义零样本学习设置下始终获得最佳的未知性能。

    Sep, 2023

  • 双重对抗一致语义网络用于广义零样本学习

    本文提出了一种名为 Dual Adversarial Semantics-Consistent Network (DASCN) 的机制，该机制采用双重 GAN 对视觉语义交互传递的问题进行了处理， 并在广义零样本学习 (GZSL) 问题上实现了先前算法所未能完成的任务。

    Jul, 2019

  • SEER-ZSL: 通用零样本学习的语义编码增强表示

    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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 对比嵌入用于广义零样本学习

    提出了一种混合零样本学习框架，将生成模型与嵌入模型相结合，采用对比嵌入技术进行分类，解决了数据不平衡问题，实验结果表明，在五个基准数据集上，该方法优于现有技术。

    Mar, 2021

  • 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