Abstrakt. Vi presenterar en ny metod för att modellera visuella attribut. Tidigare arbeten kastar attribut i en liknande roll som objekt, lära sig en latent representation där egenskaper (t.ex. skivade) känns igen av klassificeringar mycket i hur objekt (t.ex., äpple) är. Detta gemensamma tillvägagångssätt skiljer dock inte de egenskaper som observerats under utbildningen från de objekt med vilka de är sammansatta, vilket gör det ineffektivt när man stöter på nya attribut-objekt kompositioner. I stället föreslår vi att attribut ska modelleras som operatörer. Vår strategi lär sig en semantisk inbäddning som uttryckligen faktorer ut attribut från sina medföljande objekt, och också drar nytta av nya regularizers som uttrycker attribut operatörers effekter (t.ex., trubbigt bör ångra effekterna av skarpa). Inte bara anpassar vårt tillvägagångssätt begreppsmässigt till den språkliga rollen av attribut som modifierare, men det generaliserar också att känna igen osynliga sammansättningar av objekt och attribut. Vi validerar vår strategi för två utmanande datauppsättningar och visar på betydande förbättringar jämfört med den senaste tekniken. Dessutom visar vi att vår modell inte bara kan känna igen osynliga kompositioner robust i en öppen värld miljö, den kan också generalisera till kompositioner där objekten själva var osynliga under träning.
Inom objektets sammansättning, REF modeller attribut som operatörer, lära sig en semantisk inbäddning som uttryckligen faktorer ut attribut från sina medföljande objekt, för att känna igen osynliga attribut-objekt kompositioner.
Attributes as Operators : Factorizing Unseen Attribute-Object Compositions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}