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提升生成式零样本学习能力，视觉增强动态语义原型方法入选CVPR 2024
虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你 —— 这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。为了达到这个目的，在传统的图像识别任务中，人们在带有不同类别标签的大量图像样本上训练算法模型，让模型获得对这些图像的识别能力。而在零样本学习（ZSL）任务中，人们希望模型能够举一反三，识别在训练阶段没有见过图像样本的类别。生成式零样本学习（GZSL）是实现零样本学习的一种有效方法。在生成式零样本学习中，首先需要训练一个生成器来合成未见类的视觉特征，这个生成过程是以前面提到的属性标签等语义描述为条件驱动的。有了生成的视觉
3/15/2024 2:59:00 PM
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