Open-Vocabulary Multi-Label Classification via Multi-Modal Knowledge Transfer
多标签分类是计算机视觉的重要任务，旨在识别图像中所有相关的标签。然而，现有方法通常只能处理训练中可见的标签，而无法应对许多实际应用中存在的“未见”标签。为解决这一问题，多标签零样本学习（ML-ZSL）尝试通过语言模型（如GloVe）进行知识转移，但其只利用了单一模态的信息，忽略了图像-文本对中的丰富语义信息。
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