Med tanke på den extrema träningsdataobalansen mellan synliga och osedda klasser misslyckas de flesta av de befintliga "state-of-theart"-metoderna med att uppnå tillfredsställande resultat för den utmanande, generaliserade noll-shot-lärandeuppgiften. För att kringgå behovet av märkta exempel på osedda klasser, föreslår vi en ny generativ adversarial nätverk (GAN) som syntetiserar CNN funktioner som är beroende av klass-nivå semantisk information, erbjuder en genväg direkt från en semantisk deskriptor av en klass till en klass-villkorlig funktion distribution. Vårt föreslagna tillvägagångssätt, att para ihop en Wasserstein GAN med en klassificering förlust, kan generera tillräckligt diskriminerande CNN-funktioner för att träna softmax klassificeringar eller någon multimodal inbäddningsmetod. Våra experimentella resultat visar en betydande ökning i noggrannhet över toppmoderna på fem utmanande dataset -CUB, FLO, SUN, AWA och ImageNet - i både noll-shot lärande och generaliserade noll-shot inlärningsinställningar.
F-CLSWGAN REF syntar provfunktioner som är beroende av attributinformation och erbjuder en genväg direkt från attribut till klassvillkorad funktionsfördelning.
Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning
{'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']}