零样本学习(Zero-Shot Learning)简介与分类 - 知乎 - 知乎专栏
零样本学习 Zero-Shot Learning，简称 ZSL，是由 Lampert 等人在 2009 年提出的。他们提供了一个 Animals with Attributes 数据集 以及经典的基于属性的学习算法，开启了这一机器学习新方 …
阿里巴巴&浙大Poster论文：基于直推式无偏嵌入的零样本学习 | 机 …
2018年6月9日 · 本文提出了一个简单有效的方法——准完全监督学习（QFSL）来解决此问题。 在 AwA2、CUB 和 SUN 数据集上进行的实验表明，该方法在遵循广义 ZSL 设置的情况下比现有 …
AI的下一个台阶——识别未知分类（ZSL方法） - 腾讯云
2020年2月23日 · 零次学习（Zero-shot Learning，简称ZSL）方法是为了让模型具有推理能力，令其通过推理，来识别新的类别。 即能够从已知分类中总结规律，推理识别出其从没见过的类 …
零次学习（Zero-Shot Learning）入门 - 知乎 - 知乎专栏
ZSL就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类，让机器具有推理能力，实现真正的智能。 其中零次（Zero-shot）是指对于要分类的类别对象，一次也不学习。 这样的能力听上去 …
DeepLearning | Zero shot learning 零样本学习AWA2 图像数据集预 …
零样本学习（Zero-Shot Learning，简称ZSL）正是为了解决这一挑战而提出的。它旨在训练一个能够识别未知类别的模型，即使在训练过程中没有见过这些类别的任何样本。
Multi-granularity contrastive zero-shot learning model based on ...
2025年1月1日 · We evaluate our model on three ZSL benchmark datasets, including AWA2, CUB, and SUN. Experimental results show that in Conventional ZSL, the H metric of our method …
广义零样本学习综述的笔记 - CSDN博客
2024年1月7日 · Generalized zero-shot learning (GZSL) aims to train a model for classifying data samples under the condition that some output classes are unknown during supervised …
零样本学习 Zero-Shot Learning基本方法和面临挑战 - 知乎
现有的 ZSL 方法的基本框架，即在已知类别的数据上训练一个视觉-语义交互模型并将其泛化到未知类别的数据上. 首先看一下零样本学习涉及的主要数据， 1、已知类：模型训练时用到的带 …
GitHub - shiming-chen/MSDN: Official PyTorch Implementation …
We provide trained models (Google Drive) on three different datasets: CUB, SUN, AWA2 in the CZSL/GZSL setting. You can download model files as well as corresponding datasets, and …
lzrobots/DeepEmbeddingModel_ZSL - GitHub
SUN_GBU.py will give you ZSL and GZSL performance on SUN with attribute under GBU setting [1]. DeepEmbeddingModel_ZSL-Pytorch. If you use this code in your research, please use the …