Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs 基于语义嵌入和知识图的零样本识别 1. 简介 1.1 摘要 我们考虑零样本识别的问题:为没有训练示例的类别学习一个视觉分类器,仅使用类别的词嵌入及与其他类别的关系,来提供视觉数据。处理不熟悉或新颖类别的关键是迁移从熟悉的类中获得的知识来描述不...
我们考虑 zero-shot recognition 的问题:学习一个类别的视觉分类器,并且不用 training data,仅仅依赖于 类别的单词映射(the word embedding of the category)及其与其他类别的关系(its relationship to other categories),但是会提供 visual data。处理这种不熟悉的或者新颖的类别,从已有的类别中进行知识的迁移是成功的...
用于Zero-shot识别的语义一致正则化 Semantically Consistent Regularization for Zero-Shot Recognition Abstract 这篇论文主要对Zero-shot learning(ZSL)中语义空间的作用进行讨论。根据监督方式的不同,作者对以往方法的有效性进行了分析。一种是对语义空间进行单独地学习,另一种是通过训练类的解释来监督语义的子空间。前...
2019_Progressive Ensemble Networks for Zero-Shot Recognition 2019_CVPR_渐进式标注unseen样本训练_投影到多个空间并集成_利用二次型标准化求解投影矩阵 选择K个投影空间, 分别用 MLP 进行学习, 集成多个空间投影结果来进行相似度比较. 集成方法中用了二次型标准化方法进行求解集成结果. 后续还采用了半监督方法, 对...
然而SAM作为一个极致的定位大模型,并没有识别(Recognition)能力,而识别是与定位同等重要的CV基础任务。现有的开放式检测、分割任务尝试同时做好识别和定位,却在两个任务上都不能达到极致。 我们推出视觉感知大模型Recognize Anything Model(RAM),提供最强的图像识别能力,RAM为图像识别领域提供了一种新的范式,使用海量...
《Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs》X Wang, Y Ye, A Gupta [CMU] (2018) http://t.cn/Rn0eDwL view:http://t.cn/Rn0eDwy
Zero-shot learningLabel embeddingHandwritten Chinese Character Recognition (HCCR) is a challenging topic in the field of pattern recognition due to large-scale character vocabulary, complex hierarchical structure, various writing styles, and scarce training samples. In this paper, we explored the ...
论文:用于零样本识别的隐含特征鉴别式学习(Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition) 论文地址:https:///abs/1803.06731 摘要:零样本学习(ZSL)的目标是通过学习图像表征和语义表征之间的嵌入空间来识别未曾见过的图像类别。多年以来,在已有的研究成果中,这都是学习对齐视觉空间和语义空间的...
Zero-shotRecognitionviaSemanticEmbeddingsandKnowledgeGraphsXiaolongWang∗YufeiYe∗AbhinavGuptaTheRoboticsInstitute,CarnegieMellonUniversityAbstractWeconsidertheproblemofzero-shotrecognition:learn-ingavisualclassifierforacategorywithzerotrainingex-amples,justusingthewordembeddingofthecategoryanditsrelationshiptoother...
论文名称:A Causal View of Compositional Zero-Shot Recognition 来自NVIDIA的作品,今年NIPS的spotlight,再一次让人看到了Causality,特别是intervention在传统CV领域带来的新路子。 首先我们先来分析一下标题, A causal view代表了他与传统工作不同的地方,以因果为工具,我们可以避免NN带来严重的spurious correlation和泛化...