本文提出了使用神经语言模型来克服零 - shot 视觉识别中属性的局限性，并取得了在文本图像检索精度和零 - shot 分类准确率上的显著性提升。

May, 2016

通过集成属性局部化能力的图像表示，建议使用只有类别级别的属性来更好地将基于属性的知识从已知类别转移到未知类别，为此，提出了一种新的零样本表示学习框架，使用属性原型网络共同学习具有区分性全局和局部特征。对于三个零样本学习基准测试，我们的局部增强图像表示方法实现了一个新的最先进水平。

Aug, 2020

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

我们提出了一种条件交叉注意力网络，通过一个单一的主干网络产生可以区分出对象多个具体属性的解缠多空间嵌入。该方法首先利用交叉注意力机制融合和切换条件信息，通过多样的可视化示例证明其有效性。其次，首次将视觉变换应用于细粒度图像检索任务，并提出了一个简单且有效的框架，与现有方法相比。与以往研究不同的是，我们的方法在 FashionAI、DARN、DeepFashion 和 Zappos50K 基准数据集上取得了始终如一的最先进性能。

Jul, 2023

该研究提出了一种基于条件属性嵌入的学习框架来解决组合零样本学习中的属性建模问题，并在实验中取得了较优的表现。

May, 2023

提出一种基于属性本地化的图像表示学习框架，通过视觉语义嵌入层学习全局特征，并通过属性原型网络同时回归和解相关属性，为任意样本，包括零样本和少样本图像分类任务提供有益的属性知识转移，并引入变焦模块以局部化和裁剪信息区域鼓励网络显式地学习最有效的特征。此外，该模型通过视觉化和用户研究定量和定性评估属性本地化能力，并在三个基准测试中取得新的最优结果。

Apr, 2022

该论文提出了一种使用交叉注意力作为组合分离器来学习分离概念嵌入的方法，使用地球移动距离作为跨注意力模块中的特征相似度度量，在多个概念概率的基础上提高推理结果，并在三个 CZSL 基准数据集上进行的综合实验表明，该方法在闭合和开放世界设置下都显著优于以前的方法，建立了一个新的最先进技术。

Mar, 2023

本文提出一种利用语义 / 属性空间的区域表示来实现无监督学习的方法，其中区域表示的本地化是隐式的。本方法具有高度的可解释性，能够取得 CUB 和 SUN 数据集上的最新性能以及在 AWA2 数据集上优于一般性能更复杂的方法。

Jun, 2020

提出了一种基于物体属性利用的视觉问答方法，旨在实现更好的物体级视觉 - 语言对齐和多模态场景理解。通过属性融合模块和对比知识蒸馏模块，构建多模态图神经网络，融合属性和视觉特征，改善细粒度问题的解决和多模态场景的理解，从而提高模型的鲁棒性。通过对六个数据集的密集实验，COCO-QA、VQAv2、VQA-CPv2、VQA-CPv1、VQAvs 和 TDIUC，验证了该方法的优越性。

Dec, 2023

本研究提出了一种名为 TransZero 的基于属性引导的 Transformer 网络，用于零样本学习中的视觉语义交互，以提高视觉特征的可转移性和判别属性定位，并在三个 ZSL 基准测试中取得了最新的最佳结果。

Dec, 2021