双曲视听零样本学习

视听零样本学习旨在对由对应音频和视频序列组成的样本进行分类，这些样本所属的类别在训练过程中并未出现。对视听数据的分析显示，其具有较高的双曲性，这表明使用双曲变换以实现曲率感知几何学习的潜在优势，目的是探索该任务中更为复杂的层次数据结构。所提出的方法采用了一种新颖的损失函数，该函数在双曲空间中融合了视频和音频特征之间的跨模态对齐。此外，我们还探讨了在双曲投影中使用多个自适应曲率的可能性。实验结果表明，在这一极具挑战性的任务上，我们提出的用于零样本学习的双曲方法在三个数据集（VGGSound-GZSL、UCF-GZSL 和 ActivityNet-GZSL）上的表现优于现有最佳方法，分别实现了约 3.0%、7.0% 和 5.3% 的调和平均值（HM）提升。