I det här dokumentet föreslår vi en ny djupinlärningsarkitektur för flermärkt noll-shot-inlärning (ML-ZSL), som kan förutsäga flera osedda klassetiketter för varje inmatningstillfälle. Inspirerad av hur människor använder semantisk kunskap mellan intresseobjekt föreslår vi ett ramverk som innehåller kunskapsgrafer för att beskriva sambanden mellan flera etiketter. Vår modell lär sig en informationsutbredningsmekanism från det semantiska märkningsutrymmet, som kan användas för att modellera det ömsesidiga beroendet mellan synliga och osynliga klassetiketter. Med en sådan undersökning av strukturerade kunskapsgrafer för visuellt resonemang, visar vi att vår modell kan tillämpas för att lösa multi-märkning klassificering och ML-ZSL uppgifter. Jämfört med den senaste tekniken kan jämförbara eller förbättrade resultat uppnås med vår metod.
Lee och Al. REF införlivade kunskapsdiagram för att beskriva sambanden mellan flera etiketter.
Multi-label Zero-Shot Learning with Structured Knowledge Graphs
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}