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...
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。前者可以对语义的整个空间进行约束,但缺...
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。前者可以对语义的整个空间进行约束,但缺...
Notably, IZF works flexibly with either a naive Bayesian classifier or a held-out trainable one for zero-shot recognition. Experiments on widely-adopted ZSL benchmarks demonstrate the significant performance gain of IZF over existing methods, in both classic and generalized settings....
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...
《Semantically Consistent Regularization for Zero-Shot Recognition》 Deep-RIS 要学习样本X到属性向量S的映射W,设训练集: D={(x(i),s(^i))Ni=1}D={(x(i),s(i^))i=1N} 其中x为输入样本,y为样本标签;属性集合为: s(i)=(s(i)1,…,s(i)Q)s(i)=(s1(i),…,sQ(i)) ...
Zero-shot recognition (ZSR) is the problem of recognizing data instances fromunseenclasses (i.e.no training data for these classes) during test time. The motivation for ZSR stems from the need for solutions to diverse research problems ranging from poorly annotated big data collections [1] to ...
论文名称:A causal view of compositional zero-shot recognition 原文作者:Yuval Atzmon 内容提要 人们很容易识别新的视觉类别,这些视觉类别是已知组件的新组合。因为新组合的长尾支配着分布,所以这种组合泛化能力对于在视觉和语言等现实世界中的学习非常重要。不幸的是,学习系统很难与组成概括相结合,因为它们通常建立在...
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...