零射击学习：自动驾驶与COVID-19诊断中的突破性综述

零射击学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是一种在人工智能领域中的前沿技术，尤其在深度学习方法中发挥着关键作用。它的核心挑战在于无需预先获取样本就能识别新概念、对象或医学疾病，如COVID-19的识别。在自动驾驶汽车、医疗成像等实际应用场景中，ZSL的重要性在于它能够利用已有的知识库和辅助信息，减少对大量专业标注数据的依赖，实现更智能的学习过程。 在基于深度学习的模型中，ZSL通常依赖于语义嵌入（Semantic Embedding）来建立不同概念之间的联系，即使在缺乏直接相关数据时也能进行推理。这种方法允许系统在没有明确的示例情况下，通过理解概念间的抽象关系来进行推断，体现了人类学习的某些特性。 文章详细回顾了ZSL的基本原理，包括其关键步骤，如知识迁移、跨模态映射和解码器设计等。作者着重介绍了几种主要的解决方案类别，如基于词向量（Word Embeddings）、关系学习（Relational Learning）和生成式模型（Generative Models），每种方法都有其独特的动机和优势，适用于不同的场景和任务。 针对COVID-19的诊断，ZSL的应用体现在基于胸部X射线（Chest X-ray, CXR）的识别中，特别是在面对2020年大流行期间对快速准确诊断的需求。通过零射击学习，系统可以在缺乏大量COVID-19相关数据的情况下，利用预训练的模型识别出病毒特征，有助于疫情的早期检测。 在自动驾驶领域，ZSL也被用于训练车辆识别和理解新环境中的物体，比如行人、障碍物等，这对于开发更安全的自动驾驶汽车和救护车系统至关重要。通过one $\slash$ few-shot学习，这种扩展的解决方案允许模型在遇到新的驾驶场景时更快地适应和学习。 综述文章还探讨了不同类型的图像数据集（包括医学和非医学）以及评估协议的使用，旨在为研究人员提供一个全面的视角和实用的指南，以便他们在特定应用中选择最合适的ZSL技术。未来的研究方向可能包括更高效的跨模态转换、更精确的疾病分类以及在更复杂的环境中增强系统的鲁棒性。 这篇综述论文旨在通过阐述零射击学习的理论和实际应用，促进计算机视觉任务朝着更接近人类学习方式的方向发展，特别是在应对COVID-19挑战和推动自动驾驶技术进步上。