基于上下文和多样性驱动的合成零样本学习中的特异性
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内容提要
通过使用Composition Transformer(CoT)框架,提出了一种解决组合式零样本学习中的问题的方法。该方法在多个基准测试集上达到了最先进的性能,并展示了在提高视觉辨识能力和解决模型偏差方面的有效性。