Detta arbete introducerar en modell som kan känna igen objekt i bilder även om inga träningsdata finns tillgängliga för objekten. Den enda nödvändiga kunskapen om de osynliga kategorierna kommer från oövervakad stor textkorpora. I vårt ramverk med nollbilder kan distributionsinformation i språk ses som spännande en semantisk grund för att förstå hur objekt ser ut. De flesta tidigare inlärningsmodeller med nollbilder kan endast skilja mellan osedda klasser. Däremot kan vår modell både uppnå toppmodern prestanda på klasser som har tusentals träningsbilder och uppnå rimliga prestanda på osedda klasser. Detta uppnås genom att först använda outlier detektion i det semantiska utrymmet och sedan två separata igenkänningsmodeller. Dessutom kräver vår modell inga manuellt definierade semantiska funktioner för vare sig ord eller bilder.
Idén i arbetet REF för noll-sprängd inlärning är något liknande vår.
Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer
{'venue': 'ICLR', 'journal': 'CoRR', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}