基于图像属性的零样本分类方法综述
语义属性和视觉属性是样本图片较直观的属性，将这两种互补的属性加以整合应用于零样本图像分类中可以有效地提高分类的效果.Qiao et al构造一种基于2⁃1范数的目标函数，可以抑制文本中的噪声信号，并学习一个函数来匹配文本文档和视觉属性，既利用语义属性良好的表达能力，也利用视觉属性良好的可见性.同样，Yu et al采用自适应结构嵌入和自匹配选择策略，自适应地调整松弛变量，采用交叉模态学习的方式，使用不可见类预测的视觉语义嵌入方法，利用混合的属性完成目标类的分类任务.与上述两种方法不同，Ji et al用一种端到端非线性嵌入范式，通过嵌入类语义描述多层多类网络的SoftMax层，缩小视觉属性和语义描述在结构上的差异.为了更好地利用语义属性和视觉属性，程玉虎等构造一种混合属性，首先在训练阶段中对样本的底层特征进行稀疏编码，然后用编码后的视觉属性辅助现有的语义属性组成混合属性，然后在Direct Attribute Prediction模型中插入混合属性作为中间层，最后用属性预测思想对混合属性分类器进行训练.在测试阶段中利用构建好的混合属性分类器对测试样本进行属性预测，得到预测的语义属性和非语义属性，最后根据混合属性和各类标签之间的关系确定测试样本的类标签.通过建立映射的方法，Xu et al构建视觉属性和每个动作类别的语义描述符之间的映射，将词向量作为共享的语义空间来嵌入视频和类别标签，用于零样本学习的动作识别.同样，Yu et al也提出一种基于双向映射的语义关系建模方案，通过同时将图像特征和标签嵌入一个共同的潜在空间来寻求跨模态的知识传递，实验验证了算法的有效性.与建立映射的方法不同，Zhu et al设计了一种基于生成模型的零样本框架，包括一个单一的条件生成器类级语义属性映射和高斯白噪声向量实例级潜在因素视觉属性，条件生成器在属性转换网络中发挥重要作用，将类级语义属性转化为视觉属性，并采用最大似然估计训练网络.通过已见类别的视觉属性和类级语义属性进行网络训练，并通过反向传播计算模型参数，再梯度上升更新模型参数，最后得到人为合成的视觉属性并产生未见类的视觉描述应用于常规的监督分类.Zhang et al采用可转移视觉⁃语义关系方法，使用领域特有的批处理归一化组件减少语义⁃视觉对的领域差异，完成对不可见类的分类任务.