Sep, 2023

广义零样本学习中的投影偏差度量学习

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TL;DR通过在 VAEGAN 框架中学习带权重矩阵的参数化马氏距离，我们提出了一种改进的网络结构来优化广义零样本学习模型，通过两个分支的鉴别模型分别预测已知样本和由已知样本生成的未知样本，实验结果显示我们的方法在四个数据集上优于现有最先进的方法。
generalized zero-shot learning modelsbiasprojection functionparameterized mahalanobis distancevaegan
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 广义零样本学习方法综述

    本文综述了广义零样本学习（GZSL）的问题及挑战，展示了一种分层分类方法，并讨论了每个类别中的代表性方法，同时探讨了 GZSL 可用的基准数据集和应用以及未来研究方向。

    Nov, 2020

  • 多模态循环一致的广义零样本学习

    本研究提出了基于对生成对抗网络训练的新规则的多模态循环一致性语义兼容性的方法，可以用于合成更具代表性的视觉表示，从而在几个公开可用的数据集中展现出最佳的广义零样本学习分类结果。

    Aug, 2018

  • 基于视觉语义嵌入的广义零样本识别

    本文提出了一种新颖的广义零样本学习（GZSL）方法，它对训练期间的未见图像和未见语义向量具有不可知性。通过提出一种视觉实例的低维嵌入来打破视觉 - 语义间隙，并借助一个新的视觉神谕来量化噪声语义数据的影响，以提高准确性。在一系列数据集上用图模型进行推理的实验结果显示，该方法在语义和视觉监督下均明显优于现有技术。

    Nov, 2018

  • 基于熵的不确定性校准用于广义零样本学习

    提出一种新的框架，利用双重变分自编码器和三元组损失学习区分性潜在特征，并应用基于熵的校准来最小化见和未见类之间重叠区域的不确定性，在六个基准数据集上进行的实验表明，该方法胜过现有的最先进方法。

    Jan, 2021

  • 实例自适应原型对比嵌入在广义零样本学习中的应用

    我们提出了一种基于边界的原型对比学习嵌入网络来提高嵌入空间中表示的质量，并提出了一种实例自适应对比损失来实现未知标签的广义表示，实验表明我们的方法在三个基准数据集上优于现有技术，并在广义零样本学习设置下始终获得最佳的未知性能。

    Sep, 2023

  • VAE-Conditioned 生成流的广义零样本学习

    本文介绍一种名为 VAE-cFlow 的泛化零样本学习方法，使用了生成流模型和 VAE 技术，从语义描述生成可靠的视觉特征来识别已知和未知的类别，并在五个数据集上实现了最先进的 GZSL 结果。

    Sep, 2020

  • 广义零样本学习在野外物体识别中的实证研究与分析

    本文提出可以解决识别来自已知类别与未知类别的图像的冲突的校准方法，探讨了零样本学习的 generalized zero-shot learning 的问题，并提出了评估模型性能的评价指标。研究结果表明当前模型表现与理想语义嵌入间的差异，强调改进类别语义嵌入对于 GZSL 的重要性。

    May, 2016

  • 泛零样本学习的语义特征提取

    本文提出了一种新的基于语义特征提取的广义零样本学习（SE-GZSL）技术，使用包含仅属性相关信息的语义特征来学习图像和属性之间的关系，从而可以消除由图像特征中包含的与属性无关的干扰信息，通过使用提出的互信息损失和相似性损失函数，证明了该 SE-GZSL 技术在各种数据集中均优于传统的 GZSL 方法。

    Dec, 2021