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提升生成式零样本学习能力，视觉增强动态语义原型方法入选CVPR 2024
重点标签 生成式零样本学习、视觉增强、动态语义原型、智能安防、大模型
文章摘要
研究细节与成果
VADS 方法包含两个模块：视觉感知域知识学习模块（VDKL）和面向视觉的语义更新模块（VOSU）。VDKL 通过视觉编码器（VE）和域知识学习网络（DKL）学习视觉特征的局部偏差和全局先验。VOSU 包含视觉语义预测器（VSP）和语义更新映射网络（SUM），用于动态更新类别语义原型。实验结果显示，VADS 方法在 AWA2、SUN 和 CUB 数据集上显著提升了传统零样本学习和广义零样本学习的精度。
应用前景
VADS 技术在智能安防领域的应用，可以有效应对新出现的威胁类型和不寻常行为模式，提高系统的安全性和稳定性。此外，该技术减少了对大量图像样本的依赖，节约了研发成本。在需要快速增加新类别识别能力的场景中，VADS 技术相比传统方法具有明显优势。
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原文作者: 机器之心
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