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

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

通过本体论知识表示和语义嵌入，以更丰富和竞争的先验知识建模 ZSL 的类间关系，并使用生成对抗网络（GANs）开发了一种生成 ZSL 框架，以解决已知类和未知类之间的数据不平衡问题。

Feb, 2021

本文提出一种新的传输零样本学习方法，该方法使用生成对抗网络从未见过的特征提取出语义属性，并将其融合到产生模型中，从而捕获未见类别内的细微差异，合成更具辨别能力的特征。在五个标准基准测试中，本方法取得了零样本学习的最新成果。

Mar, 2023

我们提出了一种用于零样本学习的渐进式语义引导视觉 Transformer（ZSLViT），通过语义嵌入令牌学习改进视觉 - 语义对应关系，发现语义相关的视觉令牌，并且通过弱语义 - 视觉对应关系融合来舍弃与语义无关的视觉信息，从而在零样本学习中实现准确的视觉 - 语义交互作用，我们的 ZSLViT 在 CUB、SUN 和 AWA2 等三个常用基准数据集上取得了显著的性能提升。

Apr, 2024

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

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

本文讨论了两种与传统方法相关的工作：利用传导学习 ZSL 和将 ZSL 推广到多标签情况下。

Mar, 2015

本文提出一种基于双向映射的语义关系建模方案，实现跨模态的知识转移并解决领域转化问题，通过迭代更新使得分类器不断加强预测能力，实验结果在三个基准数据集上显著优于现有方法。

Mar, 2017

使用 TrGCN 结构，从 common sense knowledge graphs 中，学习类别的表示形式，有效地提高了 zero-shot learning 的准确性。

Jun, 2020