我们期待在未来看到更广泛的Zero-shot Learning应用案例,以及Python库在此领域的进一步发展。
几篇论文实现代码:《MuSc : Zero-Shot Industrial Anomaly Classification and Segmentation with Mutual Scoring of the Unlabeled Images》(ICLR 2024) GitHub: github.com/xrli-U/MuSc [fig7]《Convolutional State Space Models for Long-Range Spatiotemporal Modeling》(NeurIPS 2023) GitHub: github.com/NVlabs/...
代码 [1]ylytju/sga 数据 [1]EthanZhu90/ZSL_PP_CVPR17 论文 [1]Stacked semantic attention model for Zero-Shot learning
在matlab中有现成的函数,代码如图2所示。最终就可以求得映射函数W。 图2 matlab代码 Zero-shot learning 有了求映射矩阵W的方法,即可以将样本映射到对应的属性空间中,即可预测测试样本的类别。如果读者很清楚zero-shot learning的概念和基本方法的话,就应该很容易理解了,为了照顾新手,这里还是说一些具体实现。在实现...
实现模型预测 代码存放位置:/Users/**/PycharmProjects/llm/zero-shot/llm_classification.py llm_classification.py脚本中包含两个函数:init_prompts()和inference() 3.1 导入必备的工具包 代码语言:javascript 复制 #—*-coding:utf-8-*-""" 利用LLM进行文本分类任务。""" ...
import random # 设置随机种子以确保结果可复现 def set_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True # 设置种子为42 set_seed(35) #35 ...
目标：希望模型具备识别未曾见过类别的能力，即实现零次学习（zero-shot learning），赋予机器推理能力，以实现真正的智能。算法：零次学习算法旨在解决上述问题，通过利用类别的描述信息，即使训练集类别与测试集类别无交集，也能实现对新类别的有效分类。需要的数据：以识别斑马为例，已知模型能识别马、老虎...
尽管存在噪声标注,但这些模型在各种语义任务(如zero-shot分类或图像文本检索)上表现出了优异的性能。大量多样的图像与自由形式的文本相结合,为训练健壮的通用模型提供了强大的信息源。这些特性使视觉和语言模型成为改进利用未标记数据(如OVD或SSOD)的现有目标检测pipeline的理想候选对象,见上图(a)。