A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Triple Loss Based Framework for Generalized Zero-Shot Learning Estrutura Baseada em Perda Tripla para Aprendizagem Zero-Shot Generalizada

Yaying SHEN, Qun LI, Ding XU, Ziyi ZHANG, Rui YANG

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Resumo:

Uma estrutura baseada em perda tripla para aprendizagem generalizada de tiro zero é apresentada nesta carta. A abordagem aprende um espaço latente compartilhado para recursos e atributos de imagem usando autoencoders variacionais alinhados e variantes de perda tripla. Então treinamos um classificador no espaço latente. Os resultados experimentais demonstram que a estrutura proposta alcança grandes melhorias.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.4 pp.832-835
Data de publicação
2022/04/01
Publicitada
2021/12/27
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDL8079
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Reconhecimento de imagem, visão computacional

autores

Yaying SHEN
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Qun LI
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Ding XU
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Ziyi ZHANG
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Rui YANG
  Nanjing University of Posts and Telecommunications

Palavra-chave