Abstrakt. Zero-shot learning (ZSL) syftar till att känna igen objekt av nya klasser utan några träningsprover av specifika klasser, som uppnås genom att utnyttja semantisk information och hjälpdataset. Nyligen de flesta ZSL strategier fokuserar på att lära visuell-semantiska inbäddningar för att överföra kunskap från hjälpdataset till de nya klasserna. Få verk studerar dock om den semantiska informationen är diskriminerande eller inte för erkännandeuppgiften. För att ta itu med sådana problem föreslår vi ett kopplat lexikonlärande för att anpassa de visuella-semantiska strukturerna med hjälp av klassprototyperna, där den diskriminerande informationen som ligger i det visuella rummet används för att förbättra det mindre diskriminerande semantiska utrymmet. Därefter kan noll-shot-igenkänning utföras i olika utrymmen med hjälp av den enkla närmaste grannesinflygningen med hjälp av de inlärda klassprototyperna. Omfattande experiment på fyra referensdatauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Referens REF föreslog en kopplad ordbok lärande för att använda den diskriminerande information som ligger i det visuella utrymmet för att förbättra den mindre diskriminerande semantiska utrymme.
Learning Class Prototypes via Structure Alignment for Zero-Shot Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}