Compositional Zero Shot Learning

Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) ist eine Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, bisher nicht gesehene Zustand-Objekt-Kompositionen während des Trainings zu erkennen. Das zentrale Problem dieser Aufgabe besteht in der intrinsischen Verknotung von Zuständen und Objekten in Bildern, was das Modell dazu zwingt, auf neue Kombinationen zu generalisieren. Evaluationsmetriken für CZSL umfassen die Genauigkeit bei gesehenen und ungesehenen Kompositionen sowie deren harmonisches Mittel (HM). Dies macht es für Anwendungen wie die cross-domain Objekterkennung und Szeneverstehen wertvoll.