Generalized Zero Shot Learning

Dans le domaine de la vision par ordinateur, l'apprentissage par transfert généralisé (GZSL) consiste à diviser l'ensemble des catégories en classes vues et non vues. Le processus d'entraînement utilise les représentations visuelles des classes vues ainsi que les caractéristiques sémantiques des classes vues et non vues. Pendant la phase de test, le modèle utilise les représentations visuelles des classes vues et non vues pour réaliser la reconnaissance et la classification des catégories non vues. Le GZSL vise à résoudre le problème de l'annotation insuffisante des données et à améliorer la capacité de généralisation du modèle, ce qui le rend particulièrement précieux pour les applications pratiques.