本文提出一种新的方法 —— 在最先进的识别模型中加入符号知识图谱，从而提高了模型的识别新物体的准确性。实验结果表明，与现有的少样本分类器相比，该方法的性能更好。

Jun, 2023

该研究利用上下文感知来提高机器学习模型的语义理解和上下文意识，提出了将依赖上下文的异常检测问题转化为链路预测问题的框架，并通过知识图谱嵌入模型实现系统，展示了该方法能够高度准确地检测出依赖上下文的异常。

Mar, 2022

本文介绍了一种使用结构化先验知识的方法，包括知识图谱和图搜索神经网络，以在图像分类流程中有效地融入大型知识图谱，并在多标签分类方面优于标准神经网络基线。

Dec, 2016

本文提出了一种结合上下文信息进行人物搜索的框架，并通过相对注意力机制筛选场景中有用的上下文信息和建立图形学习框架来实现目标相似性的有效更新，该框架在两个广泛使用的人物搜索数据集上取得了最先进的性能。

Apr, 2019

本文综述了利用知识图谱的视觉迁移学习方法，着重分析知识图谱的建模结构、特征提取和知识图嵌入方法，并介绍了四种知识图谱与深度学习管道的组合方式。同时，提供了评估基准、处理数据集和基于知识图谱的辅助知识类型的概述。未来的研究应着眼于挖掘面临的挑战和开放问题。

Jan, 2022

该论文提出了一个生物学上启发的上下文感知对象识别模型，该模型由双流体系结构组成，动态地整合对象和上下文信息，并顺序推理目标对象的类标签，该模型不需要为每个任务重新训练，在各种行为任务中近似人类水平性能，捕捉上下文增强对图像属性的依赖性，并提供了整合场景和对象信息进行视觉识别的初始步骤。

Nov, 2019

探索用户偏好相关的富含语义关联的知识图谱，提供能够适应用户环境的推荐系统框架，并在其中包含上下文。

Oct, 2023

本文提出了一种综合局部外观特征，对象关系的上下文信息和全局场景上下文特征的集合物体检测系统，该系统采用基于对象建议的完全连接条件随机场（CRF）进行建模，并利用快速平均场近似方法有效地进行 CRF 模型中的推理，实验结果表明，与基线算法 Faster R-CNN 相比，我们的方法在 PASCAL VOC 2007 数据集上实现了更高的平均精度（mAP）.

Apr, 2016

本文提出了一种训练深度神经网络的新方法，分别对图像前景（对象）和背景（上下文）区域进行训练，并将多个训练网络结合在一起，以提高图像识别性能，证明了所提出的框架的优点。

Nov, 2016

本研究旨在解决零样本识别问题，基于语义嵌入和分类关系预测视觉分类器，提出了一种基于图卷积网络的方法，并在知识图中学习得到的结果表明，相比于当前的最先进结果，该方法在性能上获得了显著提升。

Mar, 2018