I detta dokument siktar vi på noll-shot klassificering, det vill säga visuell igenkänning av en osynlig klass genom att använda kunskapsöverföring från kända klasser. Vårt huvudsakliga bidrag är COSTA, som utnyttjar samtidiga visuella begrepp i bilder för kunskapsöverföring. Dessa ömsesidiga beroenden uppstår naturligt mellan begrepp, och är lätta att få från befintliga annoteringar eller web-search hit räknas. Vi uppskattar en klassificering för en ny etikett, som en viktad kombination av relaterade klasser, med hjälp av co-occurences för att definiera vikten. Vi föreslår olika mått för att utnyttja dessa kooccurrences, och en regressionsmodell för att lära sig en vikt för varje relaterad klass. Vi visar också att våra noll-shot klassificerare kan fungera som föregångare för få-shot lärande. Experiment på tre multi-märkta dataset visar att våra föreslagna noll-shot metoder, närmar sig och ibland överträffar fullt övervakade SVMs. Vi drar slutsatsen att cooccurence-statistik räcker för noll-shot-klassificering.
För att beskriva förhållandet mellan synliga klasser och osynliga klasser, Mensink et al. REF utvecklade olika mått för att utnyttja samtidiga visuella begrepp i bilder, och sedan föreslogs en regressionsstrategi för att lära sig en vikt för varje relaterad klass.
COSTA: Co-Occurrence Statistics for Zero-Shot Classification
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}