Nov, 2023

面向广义零样本学习的属性感知表示修正

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TL;DR我们提出了一种简单而有效的属性感知表征修正框架，用于广义零样本学习（GZSL），命名为（AR）^2，通过自适应地矫正特征提取器来学习新的特征并保留原有的有价值的特征。
generalized zero-shot learningvisual featuresfeature extractorattribute-aware representation rectificationunseen-aware distillation
发现论文，激发创造
  • 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

  • 面向广义零样本学习的高判别属性特征学习

    零样本学习（ZSL）旨在根据观察到的类别的语义知识，识别未接触过的新类别，然而，当前基于注意力的模型对于学习图像区域特征时，可能忽视了视觉特征的可转移性和属性定位的独特性。为了解决这些问题，我们提出了一种名为高辨别属性特征学习的创新方法（HDAFL），通过学习属性特征来优化视觉特征以获取有辨识力的视觉嵌入。具体而言，HDAFL 利用多个卷积核自动学习与图像中属性高度相关的辨别性区域，消除图像特征中的不相关干扰。此外，我们引入了基于 Transformer 的属性判别编码器来增强属性之间的辨别能力。同时，该方法采用对比损失来减轻数据集偏差并增强视觉特征的可传递性，从而实现了观察类别和未观察类别之间更好的语义转移。实验结果在三个广泛使用的数据集上验证了 HDAFL 的有效性。

    Apr, 2024

  • 零样本学习的简单有效本地化属性表示

    本文提出一种利用语义 / 属性空间的区域表示来实现无监督学习的方法，其中区域表示的本地化是隐式的。本方法具有高度的可解释性，能够取得 CUB 和 SUN 数据集上的最新性能以及在 AWA2 数据集上优于一般性能更复杂的方法。

    Jun, 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

  • 利用语义属性进行归纳零样本学习

    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

  • 通过属性增强合成多样特征，提升生成式零样本学习

    本文提出了一种使用生成模型合成多样性特征来增强零样本学习的新框架，以解决现有方法使用的单一属 性信息无法完全表达样本丰富特征的问题。在四个基准数据集上的实验证明，本方法在性能方面显着优于现有工作。

    Dec, 2021

  • TransZero: 面向零样本学习的属性引导 Transformer

    本研究提出了一种名为 TransZero 的基于属性引导的 Transformer 网络，用于零样本学习中的视觉语义交互，以提高视觉特征的可转移性和判别属性定位，并在三个 ZSL 基准测试中取得了最新的最佳结果。

    Dec, 2021

  • TransZero++：用于零样本学习的跨属性引导变换器

    使用属性引导变压器构建的 TransZero ++ 神经网络通过语义协作学习，从视觉特征中定位每个属性在所给图像中最相关的区域，并学习视觉属性特征，解决零样本学习中头现类别识别问题，取得了三项挑战性的零样本学习基准测试中的最新最好结果。

    Dec, 2021

  • 减少但更好：通过从冗余的 LLM 语义中进行内在学习，实现对未知领域的泛化零样本学习

    我们提出了一种名为 Meta Domain Alignment Semantic Refinement (MDASR) 的方法，通过两个部分 Inter-class Similarity Alignment (ISA) 和 Unseen-class Meta Generation (UMG)，在跨领域广义零样本学习中解决了信息不对称问题，有效地将冗余的语义空间与共同特征空间对齐。

    Mar, 2024

  • 基于视觉 transformer 的多头自注意力机制用于零样本学习

    本文提出了一种关注机制的模型以学习适用于未见过的类别识别的属性，在三个常用的零样本学习基准测试上达到了新的最先进效果。

    Jul, 2021