目に見えないオブジェクトのセマンティックベクトルを活用し、条件付き変分オートエンコーダ（CVAE）に基づいて合成の目に見えない機能を構築します。次に、信頼度予測器をトレーニングするために、3つの成分で構成されるトレーニングパイプラインと、目に見えない合成視覚機能を強化します。更に、トレーニング中に、背景オブジェクトと前景オブジェクトのバランスを維持するために、境界ボックスが再サンプリングされます。

提案手法はPascalVOCとMSCOCOで評価され、バニラやその他の最先端のゼロショット検出器よりもテスト精度が大幅に向上することを示しています。