摘要 零样本学习方法(ZSL,Zero-shot Learning,下同)是学术界重要的前沿研究分支之一。尽管大量科研相关人员已经标注了很多标准数据集,但就算著名如ImageNet,在其千万级数据集中也不过分为21841个类别,现实世界中已经标注的数据仍然只占少数,且有诸多场景如疾病图像数据难以大量获取。故研究在目标域无标注数据情况下如何...
我在CSDN博客写的,直接转过来。 零样本学习综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”发表于ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 10, 2, Article 13 (January 2019). CSDN…
综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
近年来,零样本学习(ZSL,zero-shot learning)已经在大量的任务中受到了广泛的关注。本文为大家带来了南洋理工大学的零样本学习最新综述,希望对大家有所帮助。A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications
一些好的综述 (读过) Recent Advances in Zero-Shot Recognition Zero-Shot Learning—A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad, and the Ugly Knowledge-aware Zero-Shot Learning: Survey and Perspective 分类:零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL) ...
,当时写的比较浅。后来导师让我弄个ppt去给本科生做一个关于Zero Shot Learning 的报告,我重新总结了一下,添加了一些新的内容,讲课的效果应该还不错,这里就再写一篇作为相关内容的扩展 <>一、预备知识及问题陈述 <>1.1 预备知识-计算机视觉里的识别问题 ...
零样本学习zero-shot learning,是最具挑战的机器识别方法之一。 定义:(数学描述在此略过) 2019年冀中等人在综述文章中将零样本分类的定义分为广义和狭义两种: 零样本分类的技术目前正处于高速发展时期, 所涉及的具体应用已经从最初的图像分类任务扩展到了其他计算机视觉任务乃至自然语言处理等多个相关领域. 对此, 本文...
(3)作者还提出了在CNN部分根据graph信息进行fine tune的计算方式,使得提取图片特征的卷积网络可根据一些新出现的class进行更新。 作者使用了与论文1中相同的数据集,即ImageNet20121kclass(seenclass)作为训练,ImageNet2-hops/3-hops/all(unseenclass)三个测试集作为测试。对比结果如下,其中GCNZ代表论文1中的方法,GPM...
本文旨在为对零次学习（Zero-Shot Learning, ZSL）概念感兴趣但尚不熟悉该领域的读者提供一个入门指南。ZSL是一个人工智能领域中的研究课题，旨在使计算机系统能够识别它从未见过的类别。在深入理解ZSL之前，有必要提到，ZSL论文和总结通常包含作者的个人理解和二次加工，因此，为了取得好的成果，阅读原始...
样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)方法大多是先根据源可见类的数据,在公共语义空间和视觉空间之间学习一个相容的投影函数,然后直接应用于目标未知类。然而,在实际场景中,源域和目标域..., Xi Peng and Ahmed Elgammal 摘要:零样本学习(Zero-shot learning)通过引入类的语义表示,将传统的目标分类扩展到不可见的类...