计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘真, 徐景胜, 颜菁, 徐润森, 吴向阳

关键词：零样本学习, 零样本图像分类, 可视分析, 可解释人工智能, 人机协作

零样本图像分类解决了训练和测试数据类别不相交的问题, 人类标注属性是一种常用的实现零样本图像分类的辅助知识.为协助专家设计类属性矩阵, 提出了一种交互式构建方法, 简化了烦琐且缺乏指导的流程.首先, 通过一种基于概念的深度学习可解释性方法, 在训练集图像数据中提取出可理解的属性信息; 然后, 采用多视图协作的交互方式, 探索和分析已提取属性的重要性.系统提供了全局和局部2种方式, 辅助用户设计测试集数据类别的属性值; 最后, 通过在数据集Animals with Attributes2上进行的案例分析, 以及采用李克特量表的用户评估实验, 验证了设计方法的有效性和实用性, 可以帮助专家用户高效且便捷地完成类属性构建工作.

来源：2025年第2期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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