論文の概要: A Review of Generalized Zero-Shot Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08641v5
• Date: Wed, 13 Jul 2022 00:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 16:56:02.578990
• Title: A Review of Generalized Zero-Shot Learning Methods
• Title（参考訳）: 一般化ゼロショット学習法の検討
• Authors: Farhad Pourpanah and Moloud Abdar and Yuxuan Luo and Xinlei Zhou and Ran Wang and Chee Peng Lim and Xi-Zhao Wang and Q. M. Jonathan Wu
• Abstract要約: 汎用ゼロショット学習(GZSL)は、教師付き学習において、いくつかの出力クラスが未知である条件下でデータサンプルを分類するモデルを訓練することを目的としている。 GZSLは、見た(ソース)クラスと見えない(ターゲット)クラスのセマンティック情報を活用して、見えないクラスと見えないクラスのギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.539434340951786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalized zero-shot learning (GZSL) aims to train a model for classifying data samples under the condition that some output classes are unknown during supervised learning. To address this challenging task, GZSL leverages semantic information of the seen (source) and unseen (target) classes to bridge the gap between both seen and unseen classes. Since its introduction, many GZSL models have been formulated. In this review paper, we present a comprehensive review on GZSL. Firstly, we provide an overview of GZSL including the problems and challenges. Then, we introduce a hierarchical categorization for the GZSL methods and discuss the representative methods in each category. In addition, we discuss the available benchmark data sets and applications of GZSL, along with a discussion on the research gaps and directions for future investigations.
• Abstract（参考訳）: 一般化ゼロショット学習(gzsl)は、教師付き学習中にいくつかの出力クラスが未知である条件下でデータサンプルを分類するためのモデルを訓練することを目的としている。 この困難なタスクに対処するため、gzslは見られている(ソース)クラスと見られている(ターゲット)クラスのセマンティクス情報を活用して、見られているクラスと見ないクラスの間のギャップを埋める。 導入以来、多くのGZSLモデルが定式化されている。 本稿では,gzslの包括的レビューについて述べる。 まず,問題と課題を含むGZSLの概要を紹介する。 次に,GZSL手法の階層的分類を導入し,各カテゴリの代表的手法について議論する。 さらに、GZSLの利用可能なベンチマークデータセットと応用について検討し、今後の研究のギャップと方向性について論じる。

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