Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs

Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs 考虑零样本的识别问题，在没有训练样本的情况下对某个类别学习一个分类器，仅仅使用该类别的词向量和其他类别（有视觉数据提供）关系。处理不熟悉或者新类别的关键在于从熟悉类别迁移知识到新类别。本文中，以图卷积神经网络为基础，提出了一种同时使用语义向量和类别间关系来预测分类器

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