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#551
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Zero-shot Learningのためのモデルを提案．まずSeen画像を視覚要素にDecomposeし，独立したサブ空間でsub-conceptsを学習．サブ空間から3種類の階層構造でcompositionを行い，統一composition空間で合成コンセプトを学習．semi-positiveコンセプトを用いてファイングレインド関係を表し，合成したCompositionsからコンセプトを学習．
新規性
①End-to-endな decomposition-and-compositionモデルの提案．複雑なsub-conceptsとVisual featuresの対応をRepresentできる．②fine-grained contextual 関係を表す adaptively semi-positive コンセプトを提案，合成されたcompositionsから高い精度でconceptsを学習可能．
結果
2つの従来広く用いられているデータセット：① MIT-States; ②UT-ZapposでSOTAな結果を得られた．
その他（なぜ通ったか？等）
従来の手法では "object", "attribute"などをRigid conceptsとして取り扱い，この文章でdecompositionを行い，さらにsemi-positive conceptsを導入し，多様性があるconceptsの学習やconceptsとVisual features間の関係学習を可能にした．
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