近日，国际人工智能领域顶级会议CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition） 官方发布了接受论文列表。实验室2019级博士生陈使明作为共同第一作者撰写的论文“MSDN: Mutually Semantic Distillation Network for Zero-Shot Learning”被该会议全文录用，指导导师为尤新革教授。 CVPR (CCF A类)是人工智能与计算机视觉的权威国际专业学会之一，在业内具有极高的评价，与ICCV/ECCV并称为CV 三大会。今年共有8161篇有效论文投稿，有2067篇被接收，录用率为25.33%。

      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。该论文针对当前方法对潜在语义和视觉特征之间共享语义表示不足的问题，首次提出一个基于相互语义蒸馏网络（MSDN）有效地挖掘视觉和语义之间的本真语义表示用于零样本学习，充分的实验验证所提出方法的有效性。

论文地址： https://arxiv.org/abs/2203.03137

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