일반화된 제로샷 학습

컴퓨터 비전 분야에서 Generalized Zero-Shot Learning (GZSL)은 카테고리 집합을 seen 클래스와 unseen 클래스로 나누는 것을 의미합니다. 학습 과정에서는 seen 클래스의 시각적 표현과 seen 및 unseen 클래스의 의미론적 특성을 활용합니다. 테스트 단계에서는 모델이 seen 및 unseen 클래스의 시각적 표현을 사용하여 unseen 카테고리의 인식과 분류를 수행합니다. GZSL은 부족한 데이터 주석 문제를 해결하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것을 목표로 하며, 이는 실용적인 응용 분야에서 매우 중요합니다.