Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition

零样本识别的潜在特征判别学习
最新推荐文章于 2023-07-15 00:50:35 发布
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博客围绕零样本识别展开，聚焦潜在特征的判别学习。零样本识别是信息技术领域重要内容，通过对潜在特征的学习，可提升识别能力。

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震

[CVPR 18] Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition
hairui88的博客
11-02 692
零样本学习：利用注意力网络学习有判别性的隐含特征。
Zero-shot Learning 综述4
xiaohuilang6的博客
04-29 1080
6. 直推式学习（Transductive Zero-shot Learning） 所谓直推式学习，即在ZSL中，训练模型的时候，我们可以拿到测试集的数据，只是不能拿到测试集的样本的标签，因此我们可以利用测试集数据，得到一些测试集类别的先验知识。（上文中的DMaP也是直推式学习） 典型文章：Semi-supervised Vocabulary-informed Learning (SSVoc)-2016 CVPR 当前的ZSL有以下几个缺陷： ZSL 假设目标类不能分为源类（二者交集为空），反之亦然
[ICCV 2017] Learning Discriminative Latent Attributes for Zero-Shot Classification
一亩高粱
08-21 1361
零样本学习：学习判别性隐含属性，此处隐含属性是属性的组合。
论文阅读笔记----《Observed versus latent features for knowledge base and text inference》
ray_paul1的博客
08-01 715
在本文中，我们在两个基准知识库完成数据集FB15K和WN18上与潜在特征模型相比，展示了一个简单的观察特征模型令人惊讶的有效性。我们还比较了从FB15K衍生的更具挑战性的数据集上的潜在和观察特征模型，此外还结合了来自网络规模语料库的文本提及。...
[CVPR 2018]Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition
剑启郁兰的博客
02-19 999
文章目录背景贡献模型The Image Feature Network（FNet）The Zoom Network（ZNet）The Embedding Network(ENet)Prediction实验 背景 作者认为当前(2018年前)zero-shot研究的核心主要是在视觉空间和语意空间中学习合适的映射关系，而忽视了学习ZSL问题中 有判别力的表示。几乎所有的模型都有着相似的范式，即通过手工...
对比学习综述
qq_52038588的博客
07-15 472
代理任务：Instance Discrimination, predictive, multi-view, multi-modal目标函数：NCE, InfoNCE, 和其他变体一个 encoder + memory bank (Inst Disc);一个 encoder (Invariant Spread);一个 encoder + 一个 auto regressive (CPC);多个 encoders (CMC)任务类型：图像，音频，文字，强化学习等。
Zero-Shot learning
qq_38096703的博客
06-14 1万+
Zero-Shot learning在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便...
【论文学习】零样本学习：Zero-Shot learning（2018CVPR）
Always_ease的博客
11-09 3891
1、简介 见过和没见过的类别都要提供类别描述信息（比如用户定义的属性标注、类别的文本描述、类别名的词向量等）；某些描述信息是各个类别共有的。这些描述信息通常被称为辅助信息或语义表征。 典型 ZSL 方法的一个通用假设是：存在一个共有的嵌入空间，其中有一个映射函数： 定义这个函数的目的是对于见过或没见过的类别，衡量图像特征 φ(x) 和语义表征 ψ(y) 之间的相容性（compatibil...
CVPR 2018 LDF: Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition
一亩高粱
08-12 3499
零样本学习：利用注意力网络学习有判别性的隐含属性。
深度学习：zero-shot-learning（二）LDF_cvpr2018
weixin_41108334的博客
09-21 1698
https://blog.youkuaiyun.com/cp_oldy/article/details/81607884 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1596522553301644906&wfr=spider&for=pc https://blog.youkuaiyun.com/cp_oldy/article/details/82183813 通常而言，见过和...
Latent Embeddings for Zero-shot Classification
cv_family_z的博客
07-29 2913
CVPR2016Latent Embeddings for Zero-shot Classification本文还是针对 zero-shot classification 问题。以前基于 structured embedding frameworks 解决这个问题的思路主要如下：首先将 图像和 类别信息映射到某些多维向量空间。 一般图像的嵌入信息（ Image embeddings ）通过 CNN
CVPR 2017论文
YongqiangGao的专栏
08-16 1万+
近期在看CVPR2017的文章，顺便就把CVPR2017整理一下，分享给大家，更多的 Computer Vision的文章可以访问Computer Vision Foundation open access、CVPapers。Machine Learning 1Spotlight 1-1AExclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace
少样本学习
qq_40268306的博客
06-20 8047
最近实验室再研究有关于小样本学习的论文，搜集了大量的文献整理了这一块。不自然感觉快成神仙了，玄学真是有意思 下面总结总结有关的 主题的专题 深度学习 识别 赛格、分组、形状 统计，物理，理论，和数据集 3D多视图 三维单视图& RGBD 人脸&身体 行动和视频 运动和生物识别技术 合成 摄影与制图 低级&优化, 场景和代表性, 语言与推...
【CVPR2018】论文整理(收藏这一篇就够了)
热门推荐
木盏
06-23 6万+
CVPR作为CV界最受关注的三大顶会之一，每一个CVer都应该好好关注论文。CVPR2018在今年6月18日-22日在美国盐湖城举行。 先介绍一下CVPR2018的一些数据： 今年一共收到3303篇文章，其中979篇被录用。投录比约为29.6%。 收录论文按专家评分，分为三个层次：Poster, Spotlight, Oral。 Spotlight(亮点论文)一共有224篇，占收录论文(22...
[NIPS 2018] Generalized Zero-Shot Learning with Deep Calibration Network
一亩高粱
11-05 2314
清华大学，龙明盛。
zero-shot learning 论文三篇小结
liuyuemaicha的专栏
06-27 1万+
what is zero-shot learning zero-shot learning 是为了能够识别在测试中出现，而在训练中未遇到过的数据类别。例如识别一张猫的图片，但在训练时没有训练到猫的图片和对应猫的标签。那么我们可以通过比较这张猫的图片和我们训练过程中的那些图片相近，进而找到这些相近图片的标签，再通过这些相近标签去找到猫的标签。（个人认为zero-shot learning应该属于迁移
Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification (ECCV2020)
剑启郁兰的博客
09-25 1225
近来零样本学习文章大多基于生成模型，这篇文章也是在 GAN 的基础上更进一步来提高性能的。本文基于 VAE-GAN，作者说其他人用带 decoder 的模型，在训练之外就把 decoder 丢掉了，这很不好，因此作者倡议在训练、特征生成和分类都使用语义嵌入解码器 semantic embedding decoder (SED)。另外，使用的 feedback loop。创新点有两个，归纳起来就是 提出 semantic embedding decoder (SED)，并设计 feedback module
CVPR 2018值得一看的25篇论文，都在这里了 | 源码 & 解读
Paper weekly
04-26 3万+
作者丨李光睿学校丨重庆大学本科在读研究方向丨计算机视觉Unsupervised Person Image Synthesis in Arbitrary Poses#Ima...
论文Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification是如何对骨干网络进行微调的？有哪些具体实验步骤和方法？体现在伪代码上又是怎么样的？
05-24
在论文Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification中，作者提出了一种新的零样本分类方法，该方法使用了嵌入反馈机制和判别特征，以提高零样本分类的准确性。在骨干网络...
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