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广义零镜头图像分类的模态独立对抗网络( Modality independent adversarial network for generalized zero shot image classification )
H Zhang Y Wang Y Long L Yang L Shao
零镜头学习(ZSL)旨在通过语义嵌入从源类中转移知识来对未见目标类的图像进行分类。ZSL研究的核心是将对象实例的可视化表示和对象类的语义描述嵌入到一个联合的潜在空间中，学习跨模态（可视化和语义化）的潜在表示。然而，现有的研究成果往往不能完全捕捉到跨模态语义一致性，而且有些表征非常相似，区分度较低。为了解决这些问题，本文提出了一种新的用于广义零镜头学习(GZSL)的深度框架，称为模态独立对抗网络(MIANet)，它是一种由三个子模块组成的端到端深度体系结构。首先，将视觉特征和语义描述嵌入到一个潜在的超球面空间中，在这个空间中使用两个正交约束来保证学习到的潜在表征具有区分性。其次，利用模态对抗子模块使潜在表征独立于模态，使共享表征在训练过程中获取更多跨模态的高层语义信息。第三，提出了交叉重构子模块，将潜在表征重构为对应体而不是它们本身，使它们能够捕获更多与模态无关的信息。在GZSL和标准ZSL环境下，对五个广泛使用的基准数据集进行了综合实验，结果表明了该方法的有效性。
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