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OSCaR：对象状态字幕和状态变化表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了对象状态分类（OSC）作为一种零样本学习问题。提出了第一个不依赖于对象类别的对象无关状态分类方法（OaSC），可以推断出对象的状态。通过结合知识图谱和视觉信息，能够推断出未遇到的对象/状态对的对象状态。实验结果表明，OaSC方法在各种设置下的性能优于现有方法。
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关键要点
- 研究对象状态分类（OSC）作为零样本学习问题。
- 提出了第一个不依赖于对象类别的对象无关状态分类方法（OaSC）。
- OaSC方法可以在不依赖对象类别知识的情况下推断对象状态。
- 结合知识图谱和视觉信息，推断未遇到的对象/状态对的对象状态。
- 实验研究了OaSC方法在各种设置下的性能，并与现有方法比较。
- 实验结果表明对象类别知识不决定状态预测。
- OaSC方法在所有数据集和基准测试中显著优于现有方法。
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