属性蒸馏的零样本识别方法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第9期北京时间：

作者：李厚君, 韦柏全

单位：1.广西科技大学 计算机科学与技术学院（软件学院），广西 柳州 545006；2.广西科技大学 智能信息处理与图计算重点实验室，广西 柳州 545006

摘要：零样本识别是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一，其关键在于如何从已见类中学到稳定和可迁移的知识。为提高零样本识别的准确率，对零样本识别问题进行了系统研究，并利用知识蒸馏的思想，精心设计了一个简单有效的属性蒸馏分类器。它符合人类认识事物的过程，首先从Vision Transformer大模型中获得全面细致的视觉特征，再运用属性概念蒸馏出物体的属性知识，最后迁移到未见类识别任务中。公开数据集上的实验表明，该方法取得了具有竞争力的结果，其识别准确率虽略低于最新的属性引导算法，但优于其他传统方法，而且识别架构简单具有更快的处理速度。同时，研究也指出了减少属性描述的稀疏性，以及增加多视角高清图像，将有利于提高零样本识别方法的准确率。

关键词：计算机视觉,零样本识别,知识蒸馏,属性蒸馏