GZSL (Generalized Noll-shot learning) är en utmanande klass av syn- och kunskapsöverföringsproblem där både synliga och osynliga klasser visas under testning. Befintliga GZSL-metoder lider antingen av semantisk förlust och kassera diskriminativ information i inbäddningsstadiet, eller kan inte garantera de visuella-semantiska interaktionerna. För att ta itu med dessa begränsningar föreslår vi Dual Adversarial Semantics-Consistent Network (DASCN), som lär sig primära och dual Generative Adversarial Networks (Gans) i en enhetlig ram för GZSL. I synnerhet, den primära GAN lär sig att syntetisera inter-klass discriminativa och semantik-bevarande visuella funktioner från både semantiska representationer av ses/oseen klasser och de som rekonstrueras av den dubbla GAN. Den dubbla GAN upprätthåller de syntetiska visuella egenskaperna för att representera tidigare semantisk kunskap väl via semantik-konsistent adversarial inlärning. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som använder en ny dual-GAN-mekanism för GZSL. Omfattande experiment visar att vår strategi leder till betydande förbättringar jämfört med den senaste tekniken.
REF förbättrar ytterligare semantiken genom att använda dubbel GAN-formulering istället för en linjär modell.
Dual Adversarial Semantics-Consistent Network for Generalized Zero-Shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}