Som ett viktigt och utmanande problem i datorseendet syftar zero-shot-inlärning (ZSL) till att automatiskt känna igen fall från osynliga objektklasser utan träningsdata. För att ta itu med detta problem, ZSL utförs vanligtvis i följande två aspekter: 1) fånga domänfördelningsanslutningar mellan synliga klasser data och osedda klasser data och 2) modellera semantiska interaktioner mellan bildfunktionsutrymmet och etiketten inbäddning utrymme. Motiverade av dessa observationer, föreslår vi en dubbelriktad kartläggning-baserade semantiska relation modelleringssystem som syftar till cross-modal kunskapsöverföring genom att samtidigt projicera bildfunktioner och etiketter inbäddade i ett gemensamt latent utrymme. Nämligen har vi en dubbelriktad förbindelse som äger rum från bilden funktionen utrymme till latent utrymme samt från etiketten inbäddning utrymme till latent utrymme. För att ta itu med problemet med domänskifte presenterar vi vidare en transduktiv inlärningsmetod som formulerar klassförutsägelseproblemet i en iterativ raffineringsprocess, där objektklassificeringskapaciteten successivt förstärks genom att bootstrappa-baserad modell uppdateras över mycket tillförlitliga fall. Experimentella resultat på fyra referensdatauppsättningar (djur med attribut, Caltech-UCSD Bird2011, aPascal-aYahoo och SUN) visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är i förhållande till de senaste metoderna.
Yu m.fl. I REF föreslogs ett transduktivt tillvägagångssätt för att förutsäga klassetiketter genom en iterativ raffineringsprocess.
Transductive Zero-Shot Learning With a Self-Training Dictionary Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}