Apr, 2022

基于变分图嵌入的开放式世界组合零样本学习

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TL;DR本文提出了一种基于组合变分图自编码器（CVGAE）的方法来学习基本概念及其组成的可行性，以达到零样本分类的目的，并通过图像检索验证了该方法的有效性。
compositional zero-shot learningcompositional variational graph autoencoderprimitive conceptsembeddingsimage retrieval
发现论文，激发创造
  • 学习图嵌入以进行开放世界组合零样本学习

    本文提出了一种基于图卷积神经网络的组合余弦图嵌入方法，通过估计每种未知组合的可行性得分，进而提高其在余弦相似度损失函数中的权重，并在开放世界场景中实现了最先进的表现。

    May, 2021

  • 学习图嵌入实现组合式零样本学习

    本研究提出了一种名为 Compositional Graph Embedding（CGE）的图形学习方法，可以实现对已出现的视觉对象和视觉基元状态的组合的识别和理解，进而实现了基于组合的零样本学习，避免了外部知识库的依赖。CGE 不仅可以学习图像特征，合成分类器，还可以学习视觉基元的潜在特征，最终可以进行对未出现过的组合图像识别，相比其他方法，CGE 在 MIT-States 和 UT-Zappos 等数据集上具有更好的性能表现。

    Feb, 2021

  • 开放世界组合零样学习

    本文提出了一种新的模型用于 compositional zero-shot learning，该模型通过评估组合成分的可行性分数，采用余弦相似度来估计视觉特征和组成嵌入之间的相似度，从而实现解决开放世界中的 compositional zero-shot learning 问题的目标。在实验中，该方法表现出了显着的优越性能。

    Jan, 2021

  • 组合式零样本学习的孪生对比嵌入网络

    本文提出了一种新颖的 Siamese 对比嵌入网络（SCEN）方法和状态转移模块（STM），用于解决复杂情况下的无监督学习任务，实验表明该方法在三个基准数据集上均大幅优于现有方法。

    Jun, 2022

  • KG-SP: 知识引导的简单基元用于开放世界组合零样本学习

    本文研究 open-world compositional zero-shot learning 领域，提出了一种基于 primitive 预测、使用 external knowledge 估计可行性的模型 KG-SP，并引入 CZSL under partial supervision 的新设置，实现了优于竞争对手的表现。

    May, 2022

  • 学习基于图的先验知识用于广义零样本学习

    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。

    Oct, 2020

  • 分层视觉基元专家的组合式零样本学习

    通过使用 Composition Transformer（CoT）框架，我们提出了一种简单可扩展的方法来解决组合式零样本学习（CZSL）中的上下文问题、视觉特征可辨识性问题和真实世界组合数据的长尾分布问题；CoT 框架通过底层的自下而上方式提取代表性的物体嵌入，并通过顶层的自上而下方式以一种显式建模上下文性的对象引导注意力模块生成代表性的属性嵌入；我们还开发了一种简单的少数类属性增广（MAA）方法，通过混合两张图像和过采样少数类属性来合成虚拟样本，以解决不平衡的数据分布所引起的预测偏差；我们的方法在多个基准测试集上达到了最先进的性能，包括 MIT-States，C-GQA 和 VAW-CZSL；此外，我们还展示了 CoT 在提高视觉辨识能力和解决因不平衡数据分布而引起的模型偏差方面的有效性。

    Aug, 2023

  • 使用多模态变分自编码器和语义概念进行广义零样本学习

    我们提出了一个多模态变分自编码器 (M-VAE)，能够在学习图像特征和语义空间之间的共享潜在空间上，通过使用多模态损失来拟合多模态数据。该方法可用于预测新样本，且实验结果表明在广义零样本学习方面，我们提出的模型优于当前最先进的方法。

    Jun, 2021

  • 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

  • 无概念因果分解变分图自编码器

    提出了一种无监督学习的解决方案，称为无概念因果分解 (disentanglement)，通过在可观测数据中直接学习概念结构，提出了 CCVGAE 和 CC-Meta-Graph 模型，并在 AUC 方面分别取得了高达 29% 和 11% 的绝对改进。

    Nov, 2023