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) ...
之前我们讲了两种比较基础的方法并总结了零样本学习的一般模式,现在再来讲一个相对复杂的模型,这一模型称为 Discriminative learning of latent feature,源于论文 Li Y, Zhang J, Zhang J, et al. Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition[J]. 2018. ...
在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功。为了“多快好省”地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。
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...
(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...
few-shot learning, zero-shot learning, one-shot learning,any-shot learning, C-way K-shot,Meta-learn,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。