近日，国际人工智能领域顶级会议AAAI (The 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence） 官方发布了接受论文列表。实验室2019级博士生陈使明、硕士生洪梓铭作为共同第一作者撰写的论文“TransZero: Attribute-Guided Transformer for Zero-Shot Learning”被该会议全文录用，指导导师为尤新革教授。 AAAI (CCF A类)是人工智能与机器学习的权威国际专业学会之一，在业内具有极高的评价。今年共有9251篇有效论文投稿，有1349篇被接收，录用率为15.0%，创历史新低。

        零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）是机器学习里面的基础性研究问题，在自然语言处理、计算机视觉领域均有应用需求。ZSL旨在通过运用已学到的已知类知识去认知未知类知识。该论文针对零样本数据集和ImageNet存在的跨数据集偏差问题，首次提出一个基于属性指导的Transformer网络学习具有强迁移性和判别性的局部视觉特征进行特征增强，随后使用一个视觉-语义嵌入网络对所学习的局部增强特征和语义向量进行有效的视觉语义交互实现零样本学习，充分的实验验证所提出方法的有效性。

论文地址： https://arxiv.org/pdf/2112.01683.pdf

论文代码： https://github.com/shiming-chen/TransZero