Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs

Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs 考慮零樣本的識別問題，在沒有訓練樣本的情況下對某個類別學習一個分類器，僅僅使用該類別的詞向量和其他類別（有視覺數據提供）關係。處理不熟悉或者新類別的關鍵在於從熟悉類別遷移知識到新類別。本文中，以圖卷積神經網絡爲基礎，提出了一種同時使用語義向量和類別間關係來預測分類器

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