Jun, 2023

一种基于积分投影的语义自编码器用于零样本学习

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TL;DR提出了一种利用积分投影的语义自编码器（IP-SAE）模型，可以有效应用于不同但相关的目标数据分布，从而学习通过一个数据源分布进行嵌入。该模型能够解决因域漂移引起的问题和域变化的偏见，同时在四个基准数据集上表现出超越最新技术的表现。
zero-shot learningsemantic autoencoderencoderprojectiondomain-shift
发现论文，激发创造
  • 零样本学习的语义自编码器

    该论文提出一种基于语义自编码器的零样本学习方法，在编码器 - 解码器框架下，通过对编码 - 解码的自重建能力进行优化，从而使得模型更加泛化并可以在无训练数据的情况下预测新的未知类别。

    Apr, 2017

  • 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

  • 零样本识别的潜在特征判别学习

    该研究提出了一种能够自动发现显著区域及在增强的空间中学习辨别性语义表征的端到端网络，用于零样本学习中。在两个具有挑战性的零样本学习数据集上测试，实验结果显示该方法明显优于现有最先进的方法。

    Mar, 2018

  • 利用语义保存的对抗嵌入网络进行零样本视觉识别

    提出了一种称为 SP-AEN 的新框架，用于进行零样本视觉识别，其目的是解决嵌入式零样本学习中的语义丢失问题，通过对两个子空间的敌对学习来实现语义的转移和提高零样本识别能力。在基准测试中，相比其他最先进的方法，SP-AEN 不仅能提高分类性能，还能生成逼真的图像。（提高了 12.2％、9.3％、4.0％和 3.6％的综合平均值）

    Dec, 2017

  • 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

  • 零样本学习有效深度嵌入

    本文针对零样本学习中的交叉域匹配问题，详细探讨优秀的 embedding 空间应满足的两个标准：类内紧度和类间可分性，并提出了一种基于两个分支网络的方法来同时映射语义描述和视觉样本到 joint 空间，并在其中强制要求视觉嵌入与类级语义嵌入相同，同时实现区分可训练分类器，实现跨未知类别输入的优化过程。此外，我们还扩展了我们的方法来处理 ZSL 中的模型偏差问题，并在五个标准数据集上获得了卓越的性能。

    Aug, 2018

  • 领域不变投影学习用于零样本识别

    本文提出一种新的零样本学习模型（DIPL），其中引入一种域不变特征自重建任务并通过语义空间中超类的形成进一步对齐两个域，以解决转移学习中看不见的物体分类问题。我们的模型在大量试验中表现出优异的性能，优于现有技术方案。

    Oct, 2018

  • 区域语义对齐网络用于零样本学习

    本文提出了一种利用本地特征将未见类别映射到语义属性的区域语义对齐网络（RSAN）方法，使得将所学类别的知识成功地以区域方式传递给未见类别，并通过语义知识对图像编码器进行属性回归以提取稳健和属性相关的视觉特征，对多个标准 ZSL 数据集的实验验证了该方法的优点，超过了最先进的方法。

    Oct, 2021

  • 使用生成潜在原型模型进行零样本学习

    采用概率生成建模的方法，基于潜在空间中的原型及其语义关系，生成虚拟的未见类实例以解决直接迁移学习中存在的域偏移问题，实验结果表明该模型优于现有零样本学习方法。

    May, 2017

  • 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