Compositional Zero Shot Learning

Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) 是计算机视觉领域的一项任务，旨在识别训练过程中未见过的状态与对象组合。该任务的核心挑战在于图像中状态与对象的内在纠缠，要求模型能够泛化到新的组合情况。CZSL 的评估指标包括对已见和未见组合的准确性以及它们的调和平均值（HM），具有重要的应用价值，如跨领域物体识别和场景理解。