零样本图像分类：挑战与前沿

"这篇综述文章来自《计算机科学与探索》期刊，由刘靖祎、史彩娟、涂冬景和刘帅合作撰写，主要探讨了零样本图像分类这一计算机视觉领域的热门课题。文章深入介绍了零样本学习的两种类型——直推式和归纳式，并详细阐述了基于空间嵌入和生成模型的方法，同时也分析了存在的问题和未来的研究趋势。" 在计算机视觉领域，零样本图像分类是一个旨在解决传统图像识别中依赖大量标记数据问题的方法。由于人工标注数据耗时且对于某些稀有类别难以获取，零样本学习应运而生，它允许模型在没有目标类别的训练样本情况下进行分类。 文章首先简要介绍了零样本学习的基本概念，分为直推式和归纳式两种。直推式零样本学习通常利用已知类别的特征来预测未知类别的属性，而归纳式零样本学习则试图通过学习通用的跨域映射关系，将新类别的信息纳入到模型的学习中。 接下来，作者详细讨论了基于空间嵌入的零样本图像分类方法，这种方法通过在高维特征空间中构建已知类别和未知类别的关系来实现分类。同时，还提到了基于生成模型的方法，如生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)，这些模型能够生成新类别的特征，帮助模型理解和识别未见过的类别。 文章还涉及了常用的零样本图像分类数据集，如AwA、CUB和ImageNet，以及用于评估这些方法的标准，如Top-1准确率和类平均精度。通过对各种方法的性能比较，作者揭示了不同方法的适用性和局限性。 然而，零样本图像分类仍然面临挑战，比如领域漂移问题（模型在训练数据和测试数据之间存在分布差异），枢纽点问题（依赖于少数关键类别的表示）和语义鸿沟（视觉特征和语义向量之间的不匹配）。为解决这些问题，文章提出了几种可能的解决思路，如使用更强大的特征表示、改善模型的泛化能力和增强跨域适应性。 最后，作者展望了零样本图像分类的未来趋势，包括更精确地定位判别性区域、生成高质量的不可见类视觉特征以及扩展到广义零样本图像分类（处理部分训练样本可用的情况）。这些方向预示着该领域的持续发展和创新。 关键词：零样本学习；零样本图像分类；嵌入空间；生成模型；深度学习 中图分类号：TP391.41 文献标志码：A 这篇综述为理解零样本图像分类提供了全面的视角，对于研究人员和从业人员深入研究这一领域具有重要的参考价值。