Zero-shot lärande har vunnit popularitet på grund av sin potential att skala igenkännande modeller utan att kräva ytterligare utbildningsdata. Detta uppnås vanligtvis genom att koppla ihop kategorier med deras semantiska information som attribut. Vi anser dock att den potential som detta paradigm erbjuder ännu inte utnyttjas fullt ut. I detta arbete föreslår vi att utnyttja strukturen i det utrymme som spänns av attributen med hjälp av en uppsättning relationer. Vi utformar objektiva funktioner för att bevara dessa relationer i inbäddningsrummet, vilket ingjuter semanticitet i inbäddningsutrymmet. Genom en omfattande experimentell utvärdering av fem referensdataset visar vi att det är fördelaktigt för noll-sprut-inlärning att framkalla semanticitet i inbäddningsutrymmet. Det föreslagna tillvägagångssättet överträffar den senaste tekniken när det gäller standard-noll-shot-inställningen och den mer realistiska generaliserade noll-shot-inställningen. Vi visar också hur det föreslagna tillvägagångssättet kan vara användbart för att göra ungefärliga semantiska slutsatser om en bild som tillhör en kategori för vilken attributinformation inte är tillgänglig.
Att bevara semantiska relationer (PSR) REF föreslår att man utnyttjar strukturen på det utrymme som attributen spänner över.
Preserving Semantic Relations for Zero-Shot Learning
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}