基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型

广义零样本学习,需要结合视觉和语义信息,识别可见和不可见类。本文提出基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型。该模型利用特殊的自编码器获取多模态潜在空间,并利用对比学习,对齐视觉和语义特征并进行优化。通过这种方式,实现更好的类内相似性和预测精度。实验证明,该模型在四个数据集上取得了良好效果。