Explanatory Object Part Aggregation for Zero-Shot Learning

计算机科学 特征(语言学) 人工智能 对象(语法) 光学(聚焦) 骨料(复合) 模式识别(心理学) 弹丸 特征学习 视觉对象识别的认知神经科学 机器学习 计算机视觉 光学 物理 哲学 复合材料 有机化学 化学 材料科学 语言学
作者
Xin Chen,Xiaoling Deng,Yubin Lan,Yongbing Long,Jian Weng,Zhiquan Liu,Qi Tian
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:46 (2): 851-868 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tpami.2023.3325533
摘要

Zero-shot learning (ZSL) aims to recognize objects from unseen classes only based on labeled images from seen classes. Most existing ZSL methods focus on optimizing feature spaces or generating visual features of unseen classes, both in conventional ZSL and generalized zero-shot learning (GZSL). However, since the learned feature spaces are suboptimal, there exists many virtual connections where visual features and semantic attributes are not corresponding to each other. To reduce virtual connections, in this paper, we propose to discover comprehensive and fine-grained object parts by building explanatory graphs based on convolutional feature maps, then aggregate object parts to train a part-net to obtain prediction results. Since the aggregated object parts contain comprehensive visual features for activating semantic attributes, the virtual connections can be reduced by a large extent. Since part-net aims to extract local fine-grained visual features, some attributes related to global structures are ignored. To take advantage of both local and global visual features, we design a feature distiller to distill local features into a master-net which aims to extract global features. The experimental results on AWA2, CUB, FLO, and SUN dataset demonstrate that our proposed method obviously outperforms the state-of-the-arts in both conventional ZSL and GZSL tasks.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小明发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
Hang完成签到,获得积分10
刚刚
顺利萃完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
YSY完成签到,获得积分10
2秒前
嘀嘀咕咕完成签到,获得积分10
3秒前
LiuJinhui完成签到,获得积分10
5秒前
RogerCqz发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
8秒前
科研通AI2S应助HAG采纳,获得10
8秒前
9秒前
10秒前
glomming完成签到 ,获得积分10
11秒前
wanci应助南瓜气气采纳,获得30
13秒前
晓晓发布了新的文献求助10
13秒前
英姑应助梨理栗采纳,获得10
14秒前
东方红发布了新的文献求助10
14秒前
ah爱科研完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
17秒前
若梦易燃发布了新的文献求助10
17秒前
思源应助全若之采纳,获得10
17秒前
18秒前
19秒前
积极的笑柳完成签到,获得积分10
20秒前
JUNE发布了新的文献求助10
20秒前
小鱼发布了新的文献求助10
23秒前
小仙女212发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
可爱得喵喵叫的中华卷柏完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
tianmengkui完成签到,获得积分10
27秒前
轻松的万天完成签到 ,获得积分10
28秒前
x夏天完成签到 ,获得积分10
28秒前
晓晓完成签到,获得积分10
28秒前
繁荣的代秋完成签到 ,获得积分10
29秒前
马小跳完成签到,获得积分20
29秒前
30秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989069
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531351
关于积分的说明 11253589
捐赠科研通 3269939
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804851
邀请新用户注册赠送积分活动 882074
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809073