端到端深度结构约束提升零样本学习性能

零射击学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是一种先进的计算机视觉技术，其目标是在没有直接训练样本的情况下识别新类别。在传统的ZSL方法中，通常采取一个分两步的流程：首先，从预训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中提取图像特征，这些特征是通用的但可能缺乏针对ZSL任务所需的特定结构语义信息。这一步骤的局限在于，它假设已有的特征可以很好地适应所有未见过的类别，而实际上，每个类别之间可能存在着独特的视觉和语义关联。 为了克服这个问题，本文提出了深度语义结构约束（Deep Semantic Structural Constraints, DSSC）模型。DSSC是一个端到端可训练的框架，它整合了两个关键组件：图像特征结构约束和语义嵌入结构约束。图像特征结构约束部分，通过对CNN特征提取过程进行优化，确保学习到的特征不仅具有良好的表示能力，还能保留原有的视觉结构信息。这样，即使面对未知类别，模型也能更好地理解和解释它们的特性。 另一方面，语义嵌入结构约束着重于构建一个能反映类别间语义关系的嵌入空间。通过将结构化的语义信息融入学习过程中，模型能够捕捉到类别之间的内在联系，从而提供额外的学习辅助线索。这种结构化的学习方式使得模型在面对零镜头学习任务时，能够更有效地迁移和泛化，提升对未见过类别的分类准确性。 DSSC模型的优势在于其整体性和灵活性，它能够同时处理视觉特征和语义信息，实现两者之间的协同作用。实验结果表明，相比于传统的两步法，DSSC在零射击学习任务上的性能得到了显著提升，证明了它在保留图像结构的同时，增强了嵌入空间的泛化能力。这对于实际应用中的图像分类、物体识别和图像检索等场景具有重要的意义，推动了零射击学习领域的前沿研究。