zero-shot recognition | BriefGPT

关键词zero-shot recognition

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ActionCLIP：视频动作识别的新范式
本研究提出了一种基于视觉 - 文本匹配的多模态学习框架，通过对标签文本的语义信息进行建模，并提出了一种新的 “预训练、提示和微调” 范例，以实现零样本行动识别。实验结果表明，ActionCLIP 模型不仅具有卓越的零样本 / 少样本的迁移能
PDF3 years ago
ICCV识别数据不足的零件属性
这篇论文引入了一种称为 Concept Sharing Network（CSN）的方法，通过从具有标签的训练数据中学习部件位置和外观模式，能够识别很少有或没有训练数据的部件属性，并在 CUB-200-2011、CelebA、以及人类属性数据
PDF5 years ago
CVPR通过语义嵌入和知识图谱进行零样本识别
本研究旨在解决零样本识别问题，基于语义嵌入和分类关系预测视觉分类器，提出了一种基于图卷积网络的方法，并在知识图中学习得到的结果表明，相比于当前的最先进结果，该方法在性能上获得了显著提升。
PDF6 years ago
零样本识别的最新进展
本文综述了现有零样本识别技术的方方面面，包括模型表示、数据集、评估方式等，并简要介绍了一些相关的识别任务，如一次性识别和开放集识别等。同时，我们也指出了现有方法的局限性以及未来的研究方向。
PDF7 years ago
CVPR将头部与 “喙” 连接起来：从嘈杂文本中进行零样本学习，实现部分精度描述
该论文研究了从文本描述中学习视觉分类器的方法，在无训练数据图片的情况下，提出了一种学习框架来将文本术语与其相关部分相连，并抑制与非视觉文本术语的连接，可用于零样本识别。在 CUBirds 2011 数据集上，实验结果表明，该方法将基于文本的
PDF7 years ago
CVPR使用双重视觉语义映射路径进行零样本识别
本研究旨在通过利用语义空间流形与视觉 - 语义映射之间的内在关系来解决零样本识别问题，并提出了一个包含两条双重视觉 - 语义映射路径的框架，可以提高视觉 - 语义映射的迁移能力，并在四个基准数据集上取得了优异的结果。
PDF7 years ago
零样本识别的联合特征适应学习
本文提出一种利用数据依赖特征转换和潜在的结构支持向量机，以及采用双线性相似度函数和正则化最小二乘作为特征位移的惩罚，来进行零样本识别的方法，实验结果表明本文提出的方法在几个基准数据集上表现优异。
PDF8 years ago
基于联合潜变相似性嵌入的零样本学习
该研究提出了一种无类别依赖的零样本识别分类器，利用二分类预测问题建模后使用词典学习，通过概率模型进行匹配概率的建模，取得了四个基准数据集平均准确率上 4.9% 的提升，在零样本检索任务中则获得了 22.45% 的平均精确度提升。
PDF9 years ago