I princip gör det möjligt att utbilda en igenkänningsmodell genom att helt enkelt ange kategorins attribut. Till exempel, med klassificeringar för generiska attribut som randiga och fyrbenta, kan man konstruera en klassificering för zebra kategorin genom att räkna upp vilka egenskaper den har-även utan att tillhandahålla zebra utbildningsbilder. I praktiken lider dock standardparadigmet noll-shot eftersom attributet förutsägelser i nya bilder är svårt att få rätt. Vi föreslår en ny slumpmässig skogsstrategi för att träna noll-shot modeller som uttryckligen står för otillförlitlighet attribut förutsägelser. Genom att utnyttja statistik om varje attributs feltrender får vår metod mer robusta diskriminerande modeller för de osynliga klasserna. Vi planerar vidare förlängningar för att hantera det få-shot scenariot och opålitliga attributbeskrivningar. På tre datauppsättningar visar vi nyttan för visuell kategoriinlärning med noll eller få träningsexempel, en kritisk domän för sällsynta kategorier eller kategorier som definieras i farten.
Jayaraman m.fl. I REF införs en slumpmässig skogsstrategi som uttryckligen förklarar hur otillförlitlig egenskapsförutsägelsen är.
Zero Shot Recognition with Unreliable Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}