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超越类别：通过语言解释实现零样本情境识别
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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
该文章介绍了一种名为GroundVLP的零样本方法，通过结合热力图和开放词汇检测器的对象提案，解决了视觉定位任务中数据标注不足的问题。实验结果显示该方法在RefCOCO/+/g数据集上超过了现有零样本方法的28％，在Flickr30k实体数据集上表现相当甚至更好。
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关键要点
- 提出了一种名为GroundVLP的零样本方法。
- 该方法结合了GradCAM热力图和开放词汇检测器的对象提案。
- 旨在解决视觉定位任务中数据标注不足的问题。
- 实验结果显示在RefCOCO/+/g数据集上超过现有零样本方法28%。
- 在Flickr30k实体数据集上表现相当或更好于一些非VLP的有监督模型。
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