Vi undersöker problemet med generaliserat noll-shot-lärande (GZSL). GZSL slappnar av det orealistiska antagandet i konventionella ZSL att testdata endast tillhör osynliga nya klasser. I GZSL kan testdata också komma från synliga klasser och märkningsutrymmet är föreningen av båda typerna av klasser. Vi visar empiriskt att en enkel tillämpning av de klassificeringar som tillhandahålls av befintliga ZSL-metoder inte fungerar bra i inställningen av GZSL. Motiverade av detta föreslår vi en förvånansvärt enkel men effektiv metod för att anpassa ZSL-strategier för GZSL. Huvudidén är att införa en kalibreringsfaktor för att kalibrera klassificeringarna för både synliga och osynliga klasser för att balansera två motstridiga krafter: att känna igen data från synliga klasser och data från osynliga. Vi utvecklar ett nytt prestandamått som kallas Area Under Seen-Oseen noggrannhet Curve för att karakterisera denna kompromiss. Vi visar nyttan av detta metriska genom att analysera befintliga ZSL metoder tillämpas på den generaliserade inställningen. Omfattande empiriska studier avslöjar styrkor och svagheter i dessa strategier på tre välstuderade referensdatauppsättningar, inklusive det storskaliga ImageNet Full 2011 med 21.000 osynliga kategorier. Vi kompletterar våra jämförande studier i inlärningsmetoder genom att ytterligare etablera en övre gräns på prestandagränsen för GZSL. Där är vår idé att använda klassrepresentativa visuella funktioner som idealiserade semantiska inbäddningar. Vi visar att det finns en stor klyfta mellan befintliga metoders prestanda och prestandagränsen, vilket tyder på att det är viktigt att förbättra kvaliteten på semantiska inbäddningar i klass för att förbättra lärandet utan skott.
Ref ger en jämförelse mellan fem metoder som utvärderas på tre datauppsättningar inklusive ImageNet med tre standard splits och föreslår en metrisk för att utvärdera generaliserade noll-shot lärande prestanda.
An Empirical Study and Analysis of Generalized Zero-Shot Learning for Object Recognition in the Wild
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}