Zeroshot learning in Image Classification avser den inställning där bilder från vissa nya klasser saknas i träningsdata, men annan information såsom naturliga språkbeskrivningar eller attribut vektorer för klasserna finns tillgänglig. Denna inställning är viktig i den verkliga världen, eftersom man kanske inte kan få bilder av alla möjliga klasser under utbildningen. Medan tidigare metoder har försökt att modellera förhållandet mellan klassattributet utrymme och bildutrymmet via någon form av överföringsfunktion för att modellera bildutrymmet motsvarande en osynlig klass, tar vi en annan metod och försöker generera proverna från de givna attributen, med hjälp av en villkorlig variationsfri autoenkoder, och använder de genererade proverna för klassificering av de osynliga klasserna. Genom omfattande tester på fyra referensdataset visar vi att vår modell överträffar den senaste tekniken, särskilt i den mer realistiska generaliserade miljön, där träningspassen också kan visas vid testtillfället tillsammans med de nya klasserna.
Referens REF tränade en villkorlig variantal autoencoder för att lära sig den underliggande sannolikhetsfördelningen av de bildfunktioner som är konditionerade på klassen inbäddningsvektorn.
A Generative Model for Zero Shot Learning Using Conditional Variational Autoencoders
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}