零拍分类问题的大多数现有算法通常依赖于类别之间基于属性的语义关系，以实现新型类别的分类而不观察其任何实例。但是，训练零拍分类模型仍然需要训练数据集中的每个类（甚至是实例）的属性标记，这也是昂贵的。为此，在本文中，我们提出了一个新的问题场景：“我们是否能够为新颖的属性探测器/分类器获得零射击学习，并使用它们自动注释数据集以进行标记效率？”基本上，仅给予一小组探测器，这些探测器都学会了识别一些手动注释的属性（即，所见属性），我们的目标是以零射学学习方式综合新颖属性的探测器。我们所提出的方法，零拍摄的属性（ZSLA），这是我们最好的知识中的第一个，通过应用SET操作首先将所看到的属性分解为基本属性，然后重新组合地解决这一新的研究问题。这些基本属性进入了新颖的属性。进行广泛的实验以验证我们合成探测器的能力，以便准确地捕获新颖性的语义，并与其他基线方法相比，在检测和定位方面表现出优越的性能。此外，在CALTECH-UCSD鸟类-200-2011 DataSet上使用仅32个属性，我们所提出的方法能够合成其他207个新颖的属性，而在由我们合成重新注释的数据集上培训的各种广义零拍分类算法属性探测器能够提供可比性的性能与手动地理注释有关的那些。

Inspired by strategies like Active Learning, it is intuitive that intelligently selecting the training classes from a dataset for Zero-Shot Learning (ZSL) can improve the performance of existing ZSL methods. In this work, we propose a framework called Diverse and Rare Class Identifier (DiRaC-I) which, given an attribute-based dataset, can intelligently yield the most suitable "seen classes" for training ZSL models. DiRaC-I has two main goals - constructing a diversified set of seed classes, followed by a visual-semantic mining algorithm initialized by these seed classes that acquires the classes capturing both diversity and rarity in the object domain adequately. These classes can then be used as "seen classes" to train ZSL models for image classification. We adopt a real-world scenario where novel object classes are available to neither DiRaC-I nor the ZSL models during training and conducted extensive experiments on two benchmark data sets for zero-shot image classification - CUB and SUN. Our results demonstrate DiRaC-I helps ZSL models to achieve significant classification accuracy improvements.

零拍摄学习（ZSL）旨在将知识从看见课程转移到语义相关的看不见的看不见的类，这在训练期间不存在。 ZSL的有希望的策略是在语义侧信息中综合未经调节的视野类的视觉特征，并结合元学习，以消除模型对所看到的课程的固有偏差。虽然现有的元生成方法追求跨任务分布的共同模型，但我们的目标是构建适应任务特征的生成网络。为此，我们提出了一个属性调制的生成元模型，用于零射击学习（Amaz）。我们的模型包括属性感知调制网络，属性增强生成网络和属性加权分类器。给定看不见的类，调制网络通过应用特定任务的变换自适应地调制发电机，使得生成网络可以适应高度多样化的任务。加权分类器利用数据质量来增强培训过程，进一步提高模型性能。我们对四种广泛使用的基准测试的实证评估表明，Amaz优先效仿最先进的方法在ZSL和广义ZSL设置中，展示了我们方法的优越性。我们对零拍摄图像检索任务的实验表明了Amaz的合成描绘真实视觉特征的情况的能力。

零射击学习（ZSL）通过将语义知识转移到看不见者的语义知识来解决新的类识别问题。通过单独使用单向关注，现有的基于关注的模型在单个图像中努力学习劣势区域特征，这忽略了视觉特征的可转换性和辨别属性定位。在本文中，我们提出了一个跨属性引导的变换器网络，称为Transzero ++，以改进可视化功能，并学习精确的属性本地化，用于ZSL中的语义增强的可视嵌入表示。 Transzero ++由Attribute $ \ LightArrow $ Visual Transformer子网（AVT）和Visual $ \ LightArrow $属性变压器子网（增值税）组成。具体而言，AVT首先采用功能增强编码器来缓解交叉数据集问题，并通过减少区域特征之间的缠绕的相对几何关系来提高视觉特征的可转换性。然后，使用属性$ \ lightArrow $可视解码器来本地化与基于属性的可视特征表示的给定图像中的每个属性最相关的图像区域。类似地，VAT使用类似的功能增强编码器来改进视觉功能，这些功能进一步应用于Visual $ \ lightarrow $属性解码器，以学习基于Visual-基的属性功能。通过进一步引入语义协作损失，两个属性引导的变压器通过语义协作学习互相教导学习语义增强的视觉嵌入。广泛的实验表明，Transzero ++在三个挑战ZSL基准上实现了新的最先进的结果。该代码可用于：\ url {https://github.com/shiming-chen/transzero_pp}。

零击学习（ZSL）旨在识别培训集中没有样本的类。一种代表性的解决方案是直接学习将视觉特征与相应的类语义相关联的嵌入函数，以识别新类。许多方法扩展了这种解决方案，最近的方法特别热衷于从图像中提取丰富的特征，例如属性功能。这些属性特征通常在每个单独的图像中提取；但是，不强调跨图像的特征的共同特征。在本文中，我们提出了一个新的框架来通过明确学习原型超出图像来提高ZSL，并用图像中的属性级特征对其进行对比优化它们。除了新颖的体系结构外，还针对属性表示强调了两个元素：新的原型生成模块旨在从属性语义生成属性原型；引入了基于硬示例的对比优化方案，以增强嵌入空间中的属性级特征。我们探索了两个基于CNN的替代骨干，基于CNN的骨干，以在三个标准基准测试（Cub，Sun，Awa2）上构建我们的框架并进行实验。这些基准测试的结果表明，我们的方法通过相当大的利润来改善艺术的状态。我们的代码将在https://github.com/dyabel/coar-zsl.git上找到

广义零射击学习（GZSL）旨在培训一个模型，以在某些输出类别在监督学习过程中未知的情况下对数据样本进行分类。为了解决这一具有挑战性的任务，GZSL利用可见的（源）和看不见的（目标）类的语义信息来弥合所见类和看不见的类之间的差距。自引入以来，已经制定了许多GZSL模型。在这篇评论论文中，我们介绍了有关GZSL的全面评论。首先，我们提供了GZSL的概述，包括问题和挑战。然后，我们为GZSL方法介绍了分层分类，并讨论了每个类别中的代表性方法。此外，我们讨论了GZSL的可用基准数据集和应用程序，以及有关研究差距和未来研究方向的讨论。

视觉反事实解释用来自干扰器图像的区域代替了查询图像中的图像区域，以使系统对转换图像的决策变为干扰器类。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，用于根据两个关键思想计算视觉反事实说明。首先，我们强制执行替换和替换区域包含相同的语义部分，从而产生了更加一致的解释。其次，我们以计算上有效的方式使用多个干扰器图像，并获得更少的区域替代方法的更多歧视性解释。我们的方法在语义上一致性高27％，并且比三个细粒图像识别数据集的竞争方法要快27％。我们通过机器教学实验来强调反事实对现有作品的实用性，在这些实验中，我们教人类对不同的鸟类进行分类。我们还用零件和属性的词汇来补充我们的解释，这些零件和属性对系统的决定有所帮助。在此任务中，当使用相对于现有作品的反事实解释时，我们将获得最新的结果，从而增强了语义一致的解释的重要性。源代码可从https://github.com/facebookresearch/visual-counterfactuals获得。

零击学习（ZSL）旨在预测看不见的课程，其样本在培训期间从未出现过，经常利用其他语义信息（又称侧信息）来桥接培训（见过）课程和看不见的课程。用于零拍图像分类的最有效且最广泛使用的语义信息之一是属性，是类级视觉特征的注释。但是，由于细粒度的注释短缺，属性不平衡和同时出现，当前方法通常无法区分图像之间的那些微妙的视觉区别，从而限制了它们的性能。在本文中，我们提出了一种名为Duet的基于变压器的端到端ZSL方法，该方法通过自我监督的多模式学习范式从审前的语言模型（PLM）中整合了潜在的语义知识。具体而言，我们（1）开发了一个跨模式的语义接地网络，以研究模型从图像中解开语义属性的能力，（2）应用了属性级的对比度学习策略，以进一步增强模型对细粒视觉特征的歧视反对属性的共同出现和不平衡，（3）提出了一个多任务学习策略，用于考虑多模型目标。通过对三个标准ZSL基准测试和配备ZSL基准的知识图进行广泛的实验，我们发现二重奏通常可以实现最新的性能，其组件是有效的，并且其预测是可以解释的。

广义的零射击学习（GZSL）旨在通过将语义知识从看见的类别转移到看不见的阶级来识别所见类和看不见的类别的图像。这是一个有希望的解决方案，可以利用生成模型的优势，以根据从所见类中学到的知识来幻觉现实的看不见的样本。但是，由于产生的变化，大多数现有方法的合成样本可能从看不见的数据的实际分布中偏离。为了解决这个问题，我们提出了一个基于流动的生成框架，该框架由多种条件仿射耦合层组成，用于学习看不见的数据生成。具体而言，我们发现并解决了触发产生转移的三个潜在问题，即语义不一致，方差崩溃和结构障碍。首先，为了增强生成样品中语义信息的反射，我们将语义信息明确嵌入到每个条件仿射耦合层中的转换中。其次，为了恢复真正看不见的特征的固有差异，我们引入了一种边界样本挖掘策略，具有熵最大化，以发现语义原型的更困难的视觉变体，并在此调整分类器的决策边界。第三，提出了一种相对定位策略来修改属性嵌入，引导它们充分保留类间的几何结构，并进一步避免语义空间中的结构障碍。四个GZSL基准数据集的广泛实验结果表明，GSMFlow在GZSL上实现了最先进的性能。

零射击学习（ZSL）的目前方法努力学习能够捕获复杂相关性的易于化语义知识。通过\ EMPH {螺旋课程}，这增强通过重新访问知识学习过程的启发，我们提出螺旋学习的一种形式，其重访基于属性组的序列（视觉表示例如，\ EMPH {颜色}和\ EMPH的组合组{形状}）。螺旋学习旨在学习广义本地相关性，使模型能够逐步增强全球学习，从而了解复杂的相关性。我们的实现基于2级\ emph {加强自修订（RSR）}框架：\ emph {preview}和\ emph {review}。 RSR首先预览视觉信息以虚弱的方式构建不同的属性组。然后，它基于属性组螺旋地学习精细的本地，并使用本地来修改全局语义相关性。我们的框架在零射频和广义零点设置的四个基准数据集中占据了最先进的算法，这证明了螺旋学习在学习易于和复杂的相关性方面的有效性。我们还进行了广泛的分析，以显示属性组和加强决策过程可以捕获互补语义信息以改善预测和援助解释性。

机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布（OOD）样本，因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性，该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性，检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止，一些研究领域解决了检测陌生样本的问题，包括异常检测，新颖性检测，一级学习，开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念，但分别分布，开放式检测和异常检测已被独立研究。因此，这些研究途径尚未交叉授粉，创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法，但它们似乎仅关注特定领域，而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时，对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益，并协同发展未来的方法。此外，据我们所知，虽然进行异常检测或单级学习进行了调查，但没有关于分布外检测的全面或最新的调查，我们的调查可广泛涵盖。最后，有了统一的跨域视角，我们讨论并阐明了未来的研究线，打算将这些领域更加紧密地融为一体。

尽管在零射门学习（ZSL）方面取得了巨大进展，但大多数现有方法仍然依赖于人类通知的属性，这些属性很难注释和扩展。一个无监督的替代方法是使用与其语义类名称相关的单词嵌入来表示每个类。但是，从预训练的语言模型中提取的单词嵌入不一定会捕获视觉相似性，从而导致零拍的性能差。在这项工作中，我们认为在线文本文档，例如Wikipedia，包含有关对象类的丰富视觉描述，因此可以用作ZSL的强大无监督的侧面信息。为此，我们提出了I2Dformer，这是一种基于变压器的新型ZSL框架，共同学会通过在共享嵌入空间中对齐两个方式来编码图像和文档。为了从嘈杂的文档中提取歧视性的视觉单词，我们介绍了一个新的跨模式注意模块，该模块可以学习图像补丁和文档单词之间的细粒度相互作用。因此，我们的i2dformer不仅学习了捕获视觉相似性的高度歧视文档的嵌入，而且还获得了将视觉相关单词定位在图像区域中的能力。定量地，我们证明我们的i2形式在三个公共数据集上的零照片和广义零局学习设置下都显着优于先前无监督的语义嵌入。定性地，我们表明我们的方法会导致高度可解释的结果，其中文档单词可以基于图像区域。

来自多模态输入的人类学习效益通常出现为丰富语义（例如，在学习IT时描述对象的属性）。这使我们能够从非常有限的视觉示例中学习广泛的概念。但是，目前的少量学习（FSL）方法使用数值类标签来表示不提供关于学习概念的丰富语义含义的对象类。在这项工作中，我们表明，通过使用“类级”语言描述，可以以最少的注释成本获取，我们可以提高FSL性能。鉴于支持集和查询，我们的主要思想是创建一个瓶颈视觉特征（混合原型），然后用于在训练期间将类的语言描述作为辅助任务。我们开发基于转换器的前向和后向编码机制，以涉及可以编码两个模式之间的复杂关系的视觉和语义令牌。强迫原型来保留关于类描述的语义信息，作​​为视觉特征上的常规器，在推理时提高他们的新类别的概括。此外，该策略在学习的陈述之前强加了人类，确保该模型忠实地与视觉和语义概念相关联，从而提高了模型解释性。我们对四个数据集和消融研究的实验表明了有效地建模丰富的FSL语义。

最近的方法表明，直接在大规模图像文本对集合上训练深神网络可以在各种识别任务上进行零拍传输。一个中心问题是如何将其推广到对象检测，这涉及本地化的非语义任务以及分类的语义任务。为了解决这个问题，我们引入了一种视觉嵌入对准方法，该方法将审计模型（例如夹子）（例如夹子）的概括能力传输到像Yolov5这样的对象检测器。我们制定了一个损耗函数，使我们能够将图像和文本嵌入在预审计的模型夹中对齐与检测器的修改语义预测头。通过这种方法，我们能够训练一个对象检测器，该对象检测器可以在可可，ILSVRC和视觉基因组零摄像机检测基准上实现最先进的性能。在推断期间，我们的模型可以适应以检测任何数量的对象类，而无需其他培训。我们还发现，标准对象检测缩放可以很好地传输到我们的方法，并在Yolov5模型和Yolov3模型的各种尺度上找到一致的改进。最后，我们开发了一种自我标记的方法，该方法可提供显着的分数改进，而无需额外的图像或标签。

We study the problem of object recognition for categories for which we have no training examples, a task also called zero-data or zero-shot learning. This situation has hardly been studied in computer vision research, even though it occurs frequently; the world contains tens of thousands of different object classes, and image collections have been formed and suitably annotated for only a few of them. To tackle the problem, we introduce attribute-based classification: Objects are identified based on a high-level description that is phrased in terms of semantic attributes, such as the object's color or shape. Because the identification of each such property transcends the specific learning task at hand, the attribute classifiers can be prelearned independently, for example, from existing image data sets unrelated to the current task. Afterward, new classes can be detected based on their attribute representation, without the need for a new training phase. In this paper, we also introduce a new data set, Animals with Attributes, of over 30,000 images of 50 animal classes, annotated with 85 semantic attributes. Extensive experiments on this and two more data sets show that attribute-based classification indeed is able to categorize images without access to any training images of the target classes.

零拍学习（ZSL）旨在识别培训时间没有可视化样本的类。要解决此问题，可以依赖每个类的语义描述。典型的ZSL模型学习所看到的类和相应的语义描述的视觉样本之间的映射，以便在测试时间的看不见的类上对此进行操作。最先进的方法依赖于从类的原型合成视觉特征的生成模型，从而可以以监督方式学习分类器。但是，这些方法通常偏向于所看到的类，其视觉实例是唯一可以与给定类原型匹配的类。我们提出了一种正规化方法，可以应用于任何条件生成的ZSL方法，只能利用语义类原型。它学会综合判断特征，以便在训练时间不可用的可能语义描述，即看不见的特征。在文献中常用的四个数据集中评估该方法，其在文献中通常用于感应和转换设置，结果对杠杆或上述现有方法的结果。

The ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge is a benchmark in object category classification and detection on hundreds of object categories and millions of images. The challenge has been run annually from 2010 to present, attracting participation from more than fifty institutions. This paper describes the creation of this benchmark dataset and the advances in object recognition that have been possible as a result. We discuss the chal-

对象检测是计算机视觉和图像处理中的基本任务。基于深度学习的对象探测器非常成功，具有丰富的标记数据。但在现实生活中，它不保证每个对象类别都有足够的标记样本进行培训。当训练数据有限时，这些大型物体探测器易于过度装备。因此，有必要将几次拍摄的学习和零射击学习引入对象检测，这可以将低镜头对象检测命名在一起。低曝光对象检测（LSOD）旨在检测来自少数甚至零标记数据的对象，其分别可以分为几次对象检测（FSOD）和零拍摄对象检测（ZSD）。本文对基于深度学习的FSOD和ZSD进行了全面的调查。首先，本调查将FSOD和ZSD的方法分类为不同的类别，并讨论了它们的利弊。其次，本调查审查了数据集设置和FSOD和ZSD的评估指标，然后分析了在这些基准上的不同方法的性能。最后，本调查讨论了FSOD和ZSD的未来挑战和有希望的方向。

零拍学习方法依赖于固定的视觉和语义嵌入，从独立视觉和语言模型中提取，都是预先培训的其他大型任务。这是当前零拍摄学习框架的弱点，因为这种不相交的嵌入不能充分将可视化和文本信息与其共享语义内容充分相关联。因此，我们建议通过在代理任务上计算带有双流网络的联合图像和文本模型来学习语义接地和丰富的视觉信息。为了改善由属性提供的图像和文本表示之间的这种对齐，我们利用辅助标题提供接地的语义信息。我们的方法，在若干基准数据集中评估了零射击学习的关节嵌入，提高了标准（APY $ + 1.6 $ \％的现有最先进方法的性能（$ + 2.6 \％$在FLO）上）和AWA $ 2 $ + 2.1 \％$ 2 $ 2 $ 2美元，幼崽+ 2.2 \％$ 2。幼崽）零射击识别。

Recent works have shown that unstructured text (documents) from online sources can serve as useful auxiliary information for zero-shot image classification. However, these methods require access to a high-quality source like Wikipedia and are limited to a single source of information. Large Language Models (LLM) trained on web-scale text show impressive abilities to repurpose their learned knowledge for a multitude of tasks. In this work, we provide a novel perspective on using an LLM to provide text supervision for a zero-shot image classification model. The LLM is provided with a few text descriptions from different annotators as examples. The LLM is conditioned on these examples to generate multiple text descriptions for each class(referred to as views). Our proposed model, I2MVFormer, learns multi-view semantic embeddings for zero-shot image classification with these class views. We show that each text view of a class provides complementary information allowing a model to learn a highly discriminative class embedding. Moreover, we show that I2MVFormer is better at consuming the multi-view text supervision from LLM compared to baseline models. I2MVFormer establishes a new state-of-the-art on three public benchmark datasets for zero-shot image classification with unsupervised semantic embeddings.