超越属性：面向零样本学习的对抗擦除嵌入网络
计算机视觉与模式识别
2018-11-21 v2
摘要
本文提出一种在高阶属性（AEEN-HOA）引导下带对抗擦除的嵌入网络，以进一步解决具挑战性的 ZSL/GZSL 任务。AEEN-HOA 由两条分支构成，即上支路能够擦除一些初始发现的区域，随后引入高阶属性监督以刻画类属性间的关系。同时，下支路通过取当前背景区域训练同一属性。据我们所知，这是首次将擦除操作引入 ZSL 任务。此外，我们首次提出一种用于 ZSL 输出可视化的类属性激活图，其展示了类属性特征与注意力图之间的关系。在四个标准基准数据集上的实验证明了 AEEN-HOA 框架的优越性。
引用
@article{arxiv.1811.07626,
title = {Beyond Attributes: Adversarial Erasing Embedding Network for Zero-shot Learning},
author = {Xiao-Bo Jin and Kai-Zhu Huang and Jianyu Miao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.07626},
year = {2018}
}
备注
12 pages, 10 figures,working report