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基于双向隐式嵌入的零镜头视觉识别.(英语) Zbl 1458.68256
摘要:用于视觉识别的零镜头学习,例如物体和动作识别,近年来受到了广泛的关注.然而,如何弥合视觉特征与其底层语义之间的语义鸿沟,将知识转移到学习过程中看不见的语义范畴,仍然是一个挑战.与现有的大多数零镜头视觉识别方法不同,我们提出了一个分阶段双向隐式嵌入框架,用于零镜头视觉识别.在自下而上的阶段,通过适当的监督子空间学习算法,首先通过挖掘已知类的拓扑信息和标记信息,建立一个潜在的嵌入空间,并利用训练数据的潜在嵌入来形成路标,引导隐层语义嵌入到所学习的潜在空间中.在自上而下的阶段,通过我们提出的半监督Sammon映射,在路标的指导下,将给定标签词汇表中未看到的类标签的语义表示嵌入到同一个潜在空间中,以保持不同类之间的语义联系.因此,生成的潜在嵌入空间允许使用一个简单的最近邻规则来预测测试实例的标签.为了评估该框架的有效性,我们在目标和动作识别的四个基准数据集上进行了大量的实验,即AwA,CUB-200-2011,UCF101和HMDB51.对比研究的实验结果表明,我们提出的方法在感应和传导环境下都具有最先进的性能.
[15] Elhoseiny,M.,Elgammal,A.和Saleh,B.(2015年).Tell-and-predict:从非结构化文本描述中对看不见的可视类进行核分类器预测.在IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR)语言和视觉研讨会.
[28] Karpathy,A.和Fei Fei,L.(2015年).用于生成图像描述的深层视觉语义对齐.在IEEE计算机视觉和模式识别会议上(第3128-3137页).
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