Abstrakt. Vi introducerar och tar itu med problemet med noll-shot-objektdetektering (ZSD), som syftar till att upptäcka objektklasser som inte observeras under utbildningen. Vi arbetar med en utmanande uppsättning objekt klasser, inte begränsa oss till liknande och / eller finkorniga kategorier som i tidigare arbeten på noll-shot klassificering. Vi presenterar en principiell strategi genom att först anpassa visuella-semantiska inbäddningar för ZSD. Vi diskuterar sedan problemen med att välja en bakgrundsklass och motiverar två bakgrundsmedvetna metoder för att lära sig robusta detektorer. En av dessa modeller använder en fast bakgrundsklass och den andra bygger på iterativa latenta uppdrag. Vi beskriver också den utmaning som är förknippad med att använda ett begränsat antal träningsklasser och föreslår en lösning baserad på tät provtagning av det semantiska märkningsutrymmet med hjälpdata med ett stort antal kategorier. Vi föreslår nya splits av två standard detektionsdataset -MSCOCO och VisualGenome, och presentera omfattande empiriska resultat i både traditionella och generaliserade noll-shot-inställningar för att belysa fördelarna med de föreslagna metoderna. Vi ger användbara insikter i algoritmen och avslutar med att ställa några öppna frågor för att uppmuntra ytterligare forskning.
Bansal m.fl. REF föreslår en bakgrundsmedveten metod för att lära sig en generaliserad objektdetektor med nollbilder.
Zero-Shot Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}