Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition

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原创 最新推荐文章于 2026-08-05 06:43:59 发布 711 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
[CVPR 18] Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition 零样本学习：利用注意力网络学习有判别性的隐含特征。 阅读详情

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视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2023-04】：DINOv2（无监督学习鲁棒视觉特征）【12 亿张互不重复的图像】【判别式自监督方法】【交叉熵损失+iBOT损失】 近期，自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破，为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征，即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征，从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明，现有的 Pretraining 方法，尤其是自监督方法，如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练，便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法，并结合不同技术，从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。 阅读详情

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[ICCV 2017] Learning Discriminative Latent Attributes for Zero-Shot Classification

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