本研究提出一种用于预测对象视觉属性的大规模数据集，通过多标签分类解决对象属性预测问题，并采用多种技术来解决大量属性、标签稀疏性、数据不平衡和对象遮挡等问题，其中包括使用低级和高级 CNN 特征、多跳关注、重新加权和重新抽样技术、负标签扩展和监督属性感知对比学习算法，并取得了超过现有技术水平的 3.7 mAP 和 5.7 F1 值的改进。

Jun, 2021

通过提取图像和文本特征，我们提出了一种简洁的方法来更好地对齐图像和文本，并通过多标签分类损失补充常用的图像 - 文本对比损失，以提高视觉 - 语言模型的性能。这种方法能够自动解析描述中的对象和属性，并使模型准确定位具有特定属性的对象。

Dec, 2023

我们设计了一种有效的视觉 - 语言表示方法，同时为追踪问题构建了一个大型带有语言注释的数据库。通过引入异构架构搜索和模态混合器等核心技术，以及对不同模态之间进行对比损失的引入，我们能够显著改善追踪问题的解决方案，并期望将更多注意力转向视觉 - 语言追踪，为未来的多样化多模态消息追踪开辟更多可能性。

Jul, 2023

本论文提出了开放词汇属性检测（OVAD）任务和对应的 OVAD 基准，旨在探究视觉语言模型中学习的物体级属性信息，并提供了一个干净的、密集注释的测试集和一个基准方法，包含了 117 种属性类别和 80 种物体类别的 1.4 百万注释，并通过研究几个基础模型的属性检测性能来展示基准的价值。

Nov, 2022

最近基础模型的进展为可解释的视觉识别提供了新的机会，通过查询大型语言模型获取描述每个类别的属性，然后应用视觉语言模型通过这些属性对图像进行分类，我们的研究发现，大量的 LLM 生成的属性与随机词几乎没有差别，我们提出了一种新的学习搜索方法来发现那些简明的属性集，该方法在 CUB 数据集上使用仅 32 个属性来区分 200 个鸟类的性能接近于大量 LLM 生成的属性（例如 CUB 的 10,000 个属性），此外，我们的新范式还展示了几个附加优势：人类的更高可解释性和互动性，以及总结知识的能力。

Aug, 2023

本研究分析了基于大规模数据的视觉 - 语言模型的真正零样本能力及其属性基零样本学习能力，评估了现有模型对不同基准测试的性能表现及影响因素。结果表明该模型主要通过识别语言中的类标签实现零样本学习，属性数的变化会显著影响其表现。

Sep, 2022

本文提出了一种端到端的无监督属性学习方法，利用在线文本语料库自动发现与人类概念语义属性相关的显著且有区分度的词汇，并针对文本中的噪声和缺失数据，提出了一个深度卷积模型来优化课程 - 属性关联。 实验证明，该方法能够有效地在大规模数据集上发现和学习语义属性，并且在 ImageNet、Animals 较 Attributes 和 aPascal/aYahoo 三个数据集上优于现有技术的零样本学习效果。

Apr, 2017

通过演化搜索算法和大语言模型的上下文学习能力，我们提出了一种能够发现解释性又具有辨识性的用于视觉识别的属性集合的新方法，并在五个细粒度的 iNaturalist 数据集上比最先进的基准方法提高了 18.4%，在两个 KikiBouba 数据集上提高了 22.2%。

Apr, 2024

通过使用大规模视觉和语言模型来缓解对外部注释的依赖，我们提出了一种新的零样本建筑属性提取工作流程，包含图像级标题生成和分割级标题生成两个主要组成部分，从而为结构和土木工程领域中的构建属性提取增强了 AI 驱动的标题生成的可行途径，最终减少了对人工注释的依赖并提高了性能和适应性。

Dec, 2023

该论文提出了一种名为 Label2Label 的简单而通用的框架，用于利用分类属性之间的复杂相关性，在多属性学习方面取得了出色的成果。

Jul, 2022