På grund av vikten av noll-sprängd inlärning, dvs. klassificering av bilder där det saknas märkta utbildningsdata, har antalet föreslagna metoder nyligen ökat stadigt. Vi hävdar att det är dags att ta ett steg tillbaka och analysera områdets status quo. Syftet med detta dokument är trefaldigt. För det första, med tanke på att det inte finns någon överenskommelse om noll-sprängd inlärningsriktmärke, definierar vi först ett nytt riktmärke genom att förena både utvärderingsprotokollen och datadelningen av allmänt tillgängliga datauppsättningar som används för denna uppgift. Detta är ett viktigt bidrag eftersom publicerade resultat ofta inte är jämförbara och ibland till och med bristfälliga på grund av t.ex. förutbildning på testklasser med nollbilder. Dessutom föreslår vi en ny datauppsättning med nollbilder, Datauppsättningen Djur med attribut 2 (AWA2) som vi gör allmänt tillgänglig både när det gäller bildfunktioner och själva bilderna. För det andra jämför och analyserar vi ett betydande antal av de state-of-the-art metoderna på djupet, både i den klassiska noll-shot-inställningen men också i den mer realistiska generaliserade noll-shot-inställningen. Slutligen diskuterar vi i detalj de begränsningar av områdets nuvarande status som kan ligga till grund för utvecklingen av området. Index Terms-Generalized noll-shot lärande, transduktiv inlärning, bildklassificering, svagt övervakad lärande Ç Y. Xian och B. Schiele är med
Idén har utforskats i samband med noll-sprängd inlärning REF.
Zero-Shot Learning—A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad and the Ugly
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}