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Attributes Should Come from Images, Not Class Names: Distribution-Conditioned Attribute Selection for Vision-Language Models
यह शोध पत्र एक वितरण-सशर्त (distribution-conditioned) विशेषता चयन पद्धति का प्रस्ताव करता है जो क्लास-नेम-सशर्त LLM विवरणों पर निर्भर रहने के बजाय सीधे लक्ष्य छवियों से दृश्य डिस्क्रिप्टर निकालता है, जिससे वितरण बदलावों (distribution shifts) के दौरान ज़ीरो-शॉट वर्गीकरण की मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार होता है और साथ ही डेटासेट की विशेषताओं का एक व्याख्यात्मक सारांश भी मिलता है।