De befintliga Zero-Shot inlärningsmetoder (ZSL) kan lida av de vaga klassattribut som är mycket överlappande för olika klasser. Till skillnad från dessa metoder som ignorerar diskrimineringen mellan klasser föreslår vi i detta dokument att man klassificerar osynlig bild genom att rätta till det semantiska utrymme som styrs av det visuella rummet. Först förbereder vi ett semantiskt rektifieringsnätverk (SRN) för att korrigera semantiskt utrymme med en semantisk förlust och en rektifieringsförlust. Därefter är ett semantiskt rektifieringsgenerativt adversarialt nätverk (SR-GAN) byggt för att generera rimliga visuella drag av osynlig klass från både semantiska funktioner och rektifierad semantisk funktion. För att garantera effektiviteten av rättade semantiska funktioner och syntetiska visuella egenskaper föreslås en förkonstruktion och ett nätverk efter återuppbyggnad, som håller överensstämmelsen mellan visuell funktion och semantisk funktion. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar toppmoderna data på fyra referensdatauppsättningar.
Referens REF byggde ett semantiskt rektifieringsgenerativt kontradiktoriskt nätverk för att generera rimliga visuella egenskaper hos osynlig klass från både semantisk funktion och rektifierad semantisk funktion.
SR-GAN: Semantic Rectifying Generative Adversarial Network for Zero-shot Learning
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}