Flera senaste publikationer har föreslagit metoder för att kartlägga bilder i kontinuerliga semantiska inbäddningsutrymmen. I vissa fall tränas inbäddningsutrymmet tillsammans med bildomvandlingen. I andra fall etableras det semantiska inbäddningsutrymmet genom ett självständigt naturligt språkarbete, och sedan lär man sig bildens omvandling till det rummet i ett andra steg. Förespråkarna för dessa bildinbäddningssystem har betonat sina fördelar jämfört med den traditionella n-way klassificeringen inramning av bildförståelse, särskilt när det gäller löftet om noll-shot lärande - förmågan att korrekt kommentera bilder av tidigare osynliga objekt kategorier. I detta dokument föreslår vi en enkel metod för att bygga ett bildinbäddningssystem från alla befintliga n-way bildklassificeringssystem och en semantisk ordingivande modell, som innehåller n-klassetiketter i sitt ordförråd. Vår metod kartlägger bilder in i det semantiska inbäddningsutrymmet via konvex kombination av klassetiketten inbäddningsvektorer, och kräver ingen ytterligare utbildning. Vi visar att denna enkla och direkta metod ger många av de fördelar som förknippas med mer komplexa bild inbäddning system, och faktiskt överträffar state of the art metoder på ImageNet noll-shot inlärning uppgift.
Till exempel kartläggs i REF-avbildningar in i ett semantiskt inbäddningsutrymme genom att kombinera klassetiketten med konceptdetekteringsresultaten.
Zero-Shot Learning by Convex Combination of Semantic Embeddings
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}