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CLAREL: Classification via retrieval loss for zero-shot learning

机译:CLAREL:零失误学习中基于检索损失的分类

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摘要

We address the problem of learning cross-modal representations. We propose an instance-based deep metric learning approach in joint visual and textual space. The key novelty of this paper is that it shows that using per-image semantic supervision leads to
机译:我们解决学习跨模式表示的问题。我们提出了在联合视觉和文本空间中基于实例的深度度量学习方法。本文的关键新颖之处在于它表明使用基于图像的语义监督会导致

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