Vi presenterar en ny latent inbäddning modell för att lära sig en kompatibilitetsfunktion mellan bild och klass inbäddningar, i samband med noll-shot klassificering. Den föreslagna metoden förstärker den senaste bilinjära kompatibilitetsmodellen genom att införliva latenta variabler. Istället för att lära sig en enda tvåradig karta, lär det sig en samling av kartor med urvalet, av vilka karta att använda, är en latent variabel för den nuvarande bildklassen par. Vi tränar modellen med en rankning baserad objektiv funktion som straffar felaktiga rankningar av den sanna klassen för en given bild. Vi visar empiriskt att vår modell förbättrar state-of-the-art för olika klasser inbäddningar konsekvent på tre utmanande offentligt tillgängliga dataset för noll-shot inställning. Dessutom leder vår metod till visuellt mycket tolkningsbara resultat med tydliga kluster av olika finkorniga objektegenskaper som motsvarar olika latenta variabla kartor.
I ett liknande arbete, Xian et al. REF lade till latenta variabler i kompatibilitetsfunktionen som kan lära sig en samling etiketter inbäddade och välja rätt inbäddning för förutsägelse.
Latent Embeddings for Zero-Shot Classification
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}