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现有的对象检测模型主要在大型标记的数据集上进行培训。但是，新型航空对象类的注释数据很昂贵，因为它耗时，可能需要专家知识。因此，希望研究航空效率上的标签有效对象检测方法。在这项工作中，我们提出了一种零拍方法，用于空中对象检测名为“视觉描述正则化”或“下降”。具体而言，我们确定了空中物体的弱语义 - 视觉相关性，并旨在通过先前描述其视觉外观来解决Challenge。否则将描述直接编码为具有差距概率的类嵌入空间，我们建议在描述中传达的先前的阶层间视觉模拟，以将描述传达到嵌入学习中。通过新签名的相似性感知的三重损失完成输注过程，该损失在表示空间上结合了结构的正则化。我们使用三个具有挑战性的空中对象进行数据集进行了广泛的实验，包括Dior，Xview和Dota。恢复表明，下降的表现明显优于具有复杂投影的最先进的ZSD方法，例如，discreg胜过discreg优于未看到类别的dior上的ZSD方法最佳报道的ZSD方法，而HM在HM中是8.1。我们通过将下降集成到生成ZSD方法以及改变检测体系结构中进一步显示了降落的概括性。代码将在https://github.com/zq-zang/descreg上进行重新租赁。
带视觉描述正则化零射击的空中对象检测
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