基于深度学习及知识挖掘的零样本图像分类

资 源 简 介

基于深度学习及知识挖掘的零样本图像分类

详 情 说 明

零样本图像分类（Zero-Shot Learning, ZSL）是计算机视觉领域的一项前沿技术，旨在解决传统分类方法无法识别训练集中未出现过类别的问题。其核心思想是通过深度学习模型结合先验知识，实现对未知类别的推理能力。

该技术的关键在于构建语义嵌入空间。首先，利用知识挖掘技术（如知识图谱或属性标注）提取类别的语义描述（例如"斑马有黑白条纹"），将这些语义信息与视觉特征通过深度学习模型（如CLIP或ESZSL）映射到同一向量空间。在预测阶段，模型通过计算测试图像特征与未知类别语义描述的相似度实现分类，而非依赖传统封闭集标签。

当前主流方法分为三类：基于属性对齐的模型通过人工标注属性桥接视觉与语义；基于词向量嵌入的模型利用预训练语言模型（如Word2Vec）的语义关联性；而端到端方法（如生成对抗网络）则直接合成未知类别的虚拟样本。

零样本分类的挑战包括语义鸿沟（视觉特征与语言描述的不对称）、领域偏移（训练和测试类别分布差异）等问题。最新研究趋势倾向于结合多模态预训练模型和大规模知识库，以更自然地实现视觉概念与人类知识的对齐。