極市直播回放丨第89期-陳使明：零樣本學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題研究

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針對當(dāng)前機器學(xué)習(xí)模型過于依賴于大規(guī)模有標(biāo)注或無標(biāo)注數(shù)據(jù)這一問題，零樣本學(xué)習(xí)（Zero-shot Learning）這一新的學(xué)習(xí)范式近年來受到廣泛關(guān)注。零樣本學(xué)習(xí)旨在通過運用已獲取的知識去認(rèn)知未知類，從而使得機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)具備不斷學(xué)習(xí)的能力。當(dāng)前零樣本學(xué)習(xí)依托于額外的輔助信息（如，屬性描述）得以實現(xiàn)，其關(guān)鍵在于如何準(zhǔn)確地表示視覺和屬性語義之間的交互，例如，視覺→語義（基于語義嵌入的模型）、語義→視覺（生成模型）、視覺→子空間&語義→子空間（公共子空間學(xué)習(xí)模型）。通過對這些技術(shù)的深度研究分析，他們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前零樣本學(xué)習(xí)面臨跨數(shù)據(jù)集偏差、視覺-屬性的關(guān)鍵公共語義表示、視覺-語義的異構(gòu)特征對準(zhǔn)等問題。

在這次分享中，我們邀請到了來自華中科技大學(xué)的博士生陳使明，為我們介紹他們在該問題上的探索：

1.?Shiming Chen et?al. TransZero: Attribute-guided Transformer for Zero-shot Learning. Submitted AAAI’22.

2.?Shiming Chen et al. FREE: Feature Refinement for Generalized Zero-shot Learning. In ICCV, 2021.

3.?Shiming Chen et?al. SMAN: Semantically Mutual Attention Network for Zero-Shot Learning. Submitted to CVPR’22.

4.?Shiming Chen et?al. HSVA: Hierarchical Semantic-Visual Adaptation for Zero-Shot Learning. In NeurIPS, 2021.

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極市直播｜陳使明：零樣本學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題研究

?論文

1.TransZero: Attribute-guided Transformer for Zero-Shot Learning

論文地址：https://arxiv.org/abs/2112.01683

代碼地址：

https://github.com/shiming-chen/TransZero

2.FREE: Feature Refinement for Generalized Zero-shot Learning

論文地址：https://arxiv.org/abs/2107.13807

代碼地址：

https://github.com/shiming-chen/FREE

3.HSVA: Hierarchical Semantic-Visual Adaptation for Zero-Shot Learning

論文地址：https://arxiv.org/abs/2109.15163

代碼地址：

https://github.com/shiming-chen/HSVA

?分享大綱

1、背景

2、研究內(nèi)容

3、研究進(jìn)展

?回放視頻在這里?

https://www.bilibili.com/video/BV14b4y1W7dp/

?部分PPT截圖

?往期視頻在線觀看

B站：http://space.bilibili.com/85300886#!/

騰訊視頻：http://v.qq.com/vplus/8be9a676d97c74ede37163dd964d600c

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