I denna uppsats tar vi upp uppgiften att lära sig nya visuella begrepp, och deras interaktioner med andra begrepp, från några bilder med meningsbeskrivningar. Med hjälp av språkligt sammanhang och visuella egenskaper kan vår metod effektivt hypothesize den semantiska betydelsen av nya ord och lägga till dem i sitt ordordlista så att de kan användas för att beskriva bilder som innehåller dessa nya begrepp. Vår metod har en bildtextmodul baserad på [38] med flera förbättringar. Vi föreslår framför allt ett införlivat viktdelningssystem, som inte bara förbättrar prestandan på bildtexterna, utan också gör modellen mer lämplig för det nya begreppet inlärningsuppgift. Vi föreslår metoder för att förhindra att de nya begreppen överlappar varandra. Dessutom konstrueras tre nya konceptdataset för denna nya uppgift och är allmänt tillgängliga på projektsidan. I experimenten visar vi att vår metod effektivt lär sig nya visuella begrepp från några exempel utan att störa de tidigare lärda begreppen. Projektets sida är: www.stat.ucla.edu/  påjunhua. mao/projects/child_learning.html.
Det tillvägagångssätt som utvecklats i REF gör det möjligt för modellen att utvidga sitt ordlexikon för att beskriva de nya begreppen med hjälp av några exempel och utan omfattande omskolning.
Learning Like a Child: Fast Novel Visual Concept Learning from Sentence Descriptions of Images
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}