长尾识别就是通过对这些长尾产品或服务的分析,了解其销售模式、受众群体和潜在需求。通过识别长尾,企业可以更好地定位市场细分,开发针对性的推广和销售策略。 2.数据分析:在数据分析领域,长尾识别指的是发现那些在数据集中出现频率较低的模式、趋势或异常。这有助于更全面地了解数据的分布情况,而不仅仅关注于高频部分...
结果表明,ProCo 持续提高了现有竞争性长尾识别方法的泛化性能。此外,由于 ProCo 在理论上独立于不平衡的类别分布,因此也在平衡数据集上进行了实验。结果表明,ProCo 在平衡数据集上也实现了增强的性能。 本研究的主要贡献概述如下: 我们针对长尾识别问题提出了一种新颖的概率对比学习 (ProCo) 算法。通过采用合理而简...
除了长尾问题之外,ProCo还可以直接应用于半监督学习,通过为未标记的数据生成伪标签,随后可以反向估计样本的分布。从理论上讲,我们分析了ProCo的误差界限。从实证上讲,大量在监督/半监督视觉识别和目标检测任务上的实验结果表明,ProCo在各种...
6.3、元学习(Meta Learning) 在长尾问题中,元学习可以指导模型训练,构造从头部类到尾部类,自适应地学习模型参数,分配样本权重,调整分类网络特征等。 通过构建少量平衡的元数据,构建元模型或设置自适应参数,对深层模型进行适应性训练。 局限:元数据的指导很弱,该模型将不可避免地更倾向于学习头部数据。同时,一些元模...
BBN:长尾视觉识别模型(CVPR 2020) 今天分享一篇发表在CVPR 2020上的论文:BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition (原文链接:[1])。 1 研究背景 如上图所示,计算机视觉识别任务中经常面临长尾数据分布的挑战,即少数类占有多数样本,多数类只有少数样本。解决这个问题...
本文综述了长尾识别领域的主要研究进展和相关问题，首先强调了数据不平衡性在深度学习发展中的关键角色，特别是长尾分布对数据质量的影响。长尾分布的特征在于头部类别实例数量多，而尾部类别的实例数量少，这种不平衡分布直接导致了识别任务的挑战性。长尾识别问题的典型场景是训练集和测试集分别遵循长尾分布与...
金融界2024年6月7日消息,天眼查知识产权信息显示,阿里巴巴(中国)有限公司申请一项名为“答复生成方法、长尾识别模型的训练方法及对应装置“,公开号CN202410269348.4,申请日期为2024年3月8日。 专利摘要显示,本申请实施例公开了一种答复生成方法、长尾识别模型的训练方法及对应装置。涉及人工智能技术领域。其中方法包括:获...
在自动识别中,为解决昆虫数据集数据分布不均衡导致识别模型在数据量少的尾部类别的识别性能差的问题,华南农业大学电子工程学院(人工智能学院)徐初东副教授团队在《华中农业大学学报》2023年第3期发表了《深度模型融合数据合成机制的长尾目标识别》的研究...
伯克利 AI 研究院基于对某段相关的经历的思考提出了「开放长尾识别」(OLTR)方法,据介绍,该方法可同时处理庞大、稀有、开放类别的视觉识别,是目前视觉识别系统评价中更全面、更真实的一种检验标准,它可以被进一步扩展到检测、分割和强化学习上。这一成果也在伯克利 AI 研究院上进行了发表,雷锋网 AI 科技评论编译...
(1)提出一种基于双通道学习的长尾识别算法(Dual-Channel Long-Tailed Recognition,DC-LTR)。该算法针对不平衡学习方法建模长尾分布数据时所导致的类内特征方差变大问题,在不平衡学习通道的基础上引入一条基于度量学习的小样本学习通道。不平衡学习通道改善模型过于偏好头部类别的倾向,小样本学习通道通过拉近同类样本与...