80%的标注资源常被头部类别（如“道路”“天空”）占据，但长尾类别（如“消防栓”“袋鼠”）才是落地关键：小样本标注策略：关键帧挖掘：在视频流中自动识别稀有物体出现的帧，优先标注；迁移标注：利用已有类似类别标签（如“狗”→“狐狸”）生成伪标签，人工修正。模型反哺标注：先用通用数据集预训练模型；对稀...
这篇论文提出了一种名为AlignCLIP的新方法,用于解决CLIP模型在长尾分布类别上的识别问题。具体来说, 字幕对象解析:首先,使用字幕对象解析模块从图像标题中提取对象集合。对象解析可以通过词性标注(POS)或大型语言模型(LLM)实现。 2. 多域对齐:然后,基于解析的对象集合,生成视觉描述和模拟测试提示,以对齐图像标题、测试...
类别不平衡(又称长尾问题)是指在分类问题中,类别之间的表示质量/样本数量不平等。类别不平衡在实践中广泛存在,例如金融欺诈检测、入侵检测、医疗辅助诊断等罕见模式识别任务。类的不平衡往往会导致传统机器学习算法的预测性能下降。类别不平衡学习旨在解决这一问题,即从不平衡的数据中学习一个无偏的预测模型。 本项目受...
长尾山鸠的学名“Gymnophaps mada”不仅代表了其在分类学上的位置，也是其生物学特征的缩影。这一名称与它的名称类别紧密相连，反映了长尾山鸠在分类学上的独特性。通过这一拉丁学名，我们可以进一步探索长尾山鸠的生物学特性，如其形态、生态习性和分布范围等。在科属分类上，长尾山鸠被归类为脊索动物...
长尾窜鸟是一种特殊的鸟类，以其独特的中文名称"长尾窜鸟"为人所熟知。它的拉丁学名是Scytalopus micropterus，这个科学名称是由P.L. Sclater在1858年首次提出的。它的英文名称则更为简洁，叫做Long-tailed Tapaculo，展示了其特征性的长尾特征。在生物分类学上，长尾窜鸟属于脊索动物门，这是生物界的一...
「数据收集」:长尾数据是由于某些类别的数据量过少而导致。因此,应扩大数据收集数量,尤其是那些数量较少的类别,帮助数据集更加平衡,缓解长尾问题。 「数据重采样」:重采样可以通过改变数据集的样本分布来平衡不同类别的数据。欠采样是指从大多数类别中选择一些数据点,使得数据集中不同类别的数据点数量相对均衡。过采样...
【导读】深度学习依赖于大量数据,但对于长尾类别来说,数据样本较为稀缺。为此,深度长尾学习从大量遵循长尾类分布的图像中训练出性能良好的深度模型,得到大量研究。来自NUS颜水成等学者发布了首篇《深度长尾学习》综述论文,值的关注! 摘要 深度长尾学习是视觉识别中最具挑战性的问题之一,其目标是从大量遵循长尾类分布的...
我们提出一个简单的间隔校准方法「MARC (margin calibration)」来解决长尾问题。 具体而言,我们训练了一个简单的特定于类别j的边距校准模型,其中原始边距dj固定,ωj和βj是可学习参数: dj^=ωj⋅dj+βj dj的推理公式如下,最终是由预测分数(logit=Wjz1+bj)除以线性分类器(Linear Classifier Head)的权重(Weight...
长尾䴕雀，中文名恰如其名，是一种独特的鸟类。它的拉丁学名是Deconychura longicauda，这个学术名称记录了它的科学身份。这种特殊的物种最早由Pelzeln在1868年进行命名，赋予了我们对其认识的基础。在生物分类上，长尾䴕雀属于脊索动物门，这是一种广泛的生物分类，涵盖了所有有脊椎的动物。
长尾小嘲鸫是一种备受瞩目的鸟类，它的中文名称直译即为长尾小嘲鸫。科学上，它的拉丁学名是Mimus longicaudatus，这一独特的命名可追溯到1844年，由Tschudi所赋予。在分类学上，长尾小嘲鸫属于脊索动物门，进一步划分在鸟纲的范畴内。具体来说，它隶属于雀形目，这个目下的鸟类通常以出色的模仿能力闻名。