Generalized Zero Shot Learning

Im Bereich der Computer Vision bezieht sich Generalized Zero-Shot Learning (GZSL) auf die Einteilung der Kategorienmenge in gesehene und ungesehene Klassen. Der Trainingsprozess nutzt die visuellen Darstellungen der gesehenen Klassen sowie die semantischen Merkmale sowohl der gesehenen als auch der ungesehenen Klassen. Während der Testphase verwendet das Modell die visuellen Darstellungen sowohl der gesehenen als auch der ungesehenen Klassen, um die Erkennung und Klassifizierung der ungesehenen Kategorien zu erreichen. GZSL zielt darauf ab, das Problem unzureichender Datenaufbereitung zu lösen und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern, was es für praktische Anwendungen hoch wertvoll macht.