AAAIDec, 2021

泛零样本学习的语义特征提取

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TL;DR本文提出了一种新的基于语义特征提取的广义零样本学习（SE-GZSL）技术，使用包含仅属性相关信息的语义特征来学习图像和属性之间的关系，从而可以消除由图像特征中包含的与属性无关的干扰信息，通过使用提出的互信息损失和相似性损失函数，证明了该 SE-GZSL 技术在各种数据集中均优于传统的 GZSL 方法。
generalized zero-shot learningdeep learningsemantic feature extraction-based gzslattributemutual information-based loss
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用语义属性进行归纳零样本学习

    本文提出一种新的传输零样本学习方法，该方法使用生成对抗网络从未见过的特征提取出语义属性，并将其融合到产生模型中，从而捕获未见类别内的细微差异，合成更具辨别能力的特征。在五个标准基准测试中，本方法取得了零样本学习的最新成果。

    Mar, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于语义特征合成和竞争学习的零次和少次学习

    本研究提出了一种基于数据合成和竞争双向投影学习的零样本和少样本学习模型，在语义空间和特征空间之间学习了一个鲁棒的投影函数，并将它应用于语义数据的合成和模糊的非监督训练中，取得了最先进的结果。

    Oct, 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

  • 通过属性增强合成多样特征，提升生成式零样本学习

    本文提出了一种使用生成模型合成多样性特征来增强零样本学习的新框架，以解决现有方法使用的单一属 性信息无法完全表达样本丰富特征的问题。在四个基准数据集上的实验证明，本方法在性能方面显着优于现有工作。

    Dec, 2021

  • 自由：用于广义零样本学习的特征优化

    本篇论文提出了一种名为 Feature Refinement for Generalized Zero-Shot Learning (FREE) 的简单有效的 GZSL 方法，其采用特征细化模块，将语义 - 视觉映射引入到生成模型中，以精炼已见和未见类别样本的视觉特征。实验结果表明，FREE 在五个基准数据集上表现优于当前最先进的方法。

    Jul, 2021