Image processing 零炮学习
我知道在零镜头学习中，课程被分为可见/不可见的类别。然后，我们对网络进行训练，例如在50个类上进行训练，并在网络未看到的其他50个类上进行测试。我也知道网络在看不见的类中使用属性，但不知道如何使用。然而，我的问题是，网络如何对看不见的类进行分类？它是否真的用名称来标记每个类。例如，如果我在做零拍动作识别，而看不见的课程是自行车、游泳、足球。网络是否真的命名了这些类？它如何知道它们的标签 该网络使用SEED类来学习图像与属性之间的关系或其他信息，如人类注视、单词嵌入或类与图像之间可能相关的任何信息。根据网络学习到的信息，可以进一步映射到对象和属性 假设您的分类器在训练期间具有猪、狗、马和猫的图像及其属性，并且必须在测试期间对斑马进行分类。在训练期间，它学习图像像素与属性“条纹、尾巴、黑色、白色…”之间的关系 所以在给定斑马图像和属性的测试期间，您需要使用分类器来确定它们是否相关。哦，你也可以得到一个像斑马的马的图像。所以你的分类器必须学会很好的泛化Image processing 零炮学习,image-processing,neural-network,deep-learning,classification,image-recognition,Image Processing,Neural Network,Deep Learning,Classification,Image Recognition,我知道在零镜头学习中，课程被分为可见/不可见的类别。然后，我们对网络进行训练，例如在50个类上进行训练，并在网络未看到的其他50个类上进行测试。我也知道网络在看不见的类中使用属性，但不知道如何使用。然而，我的问题是，网络如何对看不见的类进行分类？它是否真的用名称来标记每个类。例如，如果我在做零拍动作识别，而看不见的课程是自行车、游泳、足球。网络是否真的命名了这些类？它如何知道它们的标签 该网络使用SEED类来学习图像与属性之间的关系或其他信息，如人类注视、单词嵌入或类与图像之间可能相关的任何信息