CVPRJan, 2023

基于词汇信息的零样本学习和开放集学习

PDF
TL;DR该研究提出了一种基于语义流形的加权最大间隔框架解决零样本学习中面临的挑战，包括有限标记数据、大量标签分类和开放集分类。在 Animal with Attributes 和 ImageNet 数据集上，模型表现得到了显著提高，类词汇量最高可达 310K。
发现论文，激发创造
  • 半监督词表知悉学习

    本文介绍了一种基于最大边距框架的语义流形识别方法，并提出了半监督词汇知识学习的概念，从而实现监督学习、零样本学习和开放式识别的统一框架。该方法在 AwA 和 ImageNet 数据集上的结果显示出了改进。

    Apr, 2016

  • 强监督下的多线索零样本学习

    利用多个文本来源和语义部分注释来提供更强的监督辅助信息，达到零样本识别和检索的目标。

    Mar, 2016

  • 走向开放词汇学习：综述

    本文综述了开放式词汇学习的最新动态，强调了其与零样本学习、开放集识别和超出分布检测等相关概念的比较，并详细讨论了检测和分割等视觉场景理解任务下的具体应用。研究发现，开放式词汇学习方法在实践中更具广泛性、有效性和实用性，未来仍有许多探索余地。

    Jun, 2023

  • 零样本学习的合成分类器

    通过在语义空间和模型空间中相互协作的 “幻影” 对象类的优化，实现了零样本学习的最优判别性能，克服了训练阶段没有示例的难题。

    Mar, 2016

  • 零样本识别的最新进展

    本文综述了现有零样本识别技术的方方面面，包括模型表示、数据集、评估方式等，并简要介绍了一些相关的识别任务，如一次性识别和开放集识别等。同时，我们也指出了现有方法的局限性以及未来的研究方向。

    Oct, 2017

  • 跨模态传递的零样本学习

    该研究提出了一种模型，即使没有针对该对象的训练数据，也能在图像中识别对象，并从无监督的大型文本语料库中获取对未知类别的必要知识，在语言中的分布式信息可以被视为理解物体外观的语义基础。

    Jan, 2013

  • 零样本学习中预测未见类别的视觉典型

    本文提出了一种新的零样本学习模型，利用语义嵌入空间中的聚类结构来对已知对象的类别语义描述和示例进行建模，并通过训练多个基于核的回归器来实现语义表示 - 范例对的结构约束，从而在包括 ImageNet 数据集在内的标准基准数据集上显着优于现有的零样本学习方法。

    May, 2016

  • 使用字幕的开放词汇物体检测

    本文提出了一种称为开放词汇物体检测的新型物体检测问题，利用有限数量的物体分类边界框注释和图像 - 标题对来训练物体检测器，可以在更低的成本下覆盖更广泛的物体范围，成功地解决了物体检测中监督要求高的问题，并且更具实用性和效率，可以检测和定位那些未在训练过程中提供边界框注释的物体，无监督和零样本方法都无法做到如此高的准确性。

    Nov, 2020

  • 基于聚类的半监督零样本学习

    本文提出了一种基于深度可视特征嵌入空间的半监督零样本学习方法，通过在签名上进行线性变换以将它们映射到视觉特征上，使得已知类别的签名映射结果靠近相应类别的已标记样本，同时未标记的数据与其中一个未知类别的映射签名也很接近，该方法在四个公共基准测试中的表现证明了其有效性，其中三个的预测准确度均优于最先进方法。

    May, 2016

  • 远程学习：重新思考有限监督下的广义零样本学习

    本文提出了基于产品专家公式和 A UD 模块的零样本和少量样本归纳学习框架，利用来自非数据类的未标记采样来提高任意数量学习的泛化能力，并证明了该模型适用于有限监督场景下的广义零样本模型。

    Jul, 2021