首先使用了偏差-方差分解得到bias和var,下图为4种方法的对比,相对于baseline(CE)而言,红色代表性能下降,绿色代表性能提升。 对于acc指标,之前的三种长尾方法相对于baseline来说都牺牲了Many-shot的性能,增加了Med和Few性能,但是RIDE方法同时提升了所有性能。 对于bias来说,所有方法几乎没有改变Many-shot的值。对于Med和...
在长尾识别任务上,解耦(二阶段)的方法取得了巨大的进步,详情参考blog.csdn.net/weixin_41。本文详细分析了解耦的方法, 针对存在的两个问题进行改进,提出了Mixup Shifted Label-Aware Smoothing model (MiSLAS),该方法包括标签平滑和迁移BN两种方案。 问题
30万图像1081类植物细分类数据集,注意是分类数据,没有检测框信息共33GB,该数据集具有高度内在歧义和长尾分布,可用于细分类识别任务,含训练代码, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 目标检测数据集合, 作者简介 公众号
摘要 本发明提供一种多任务长尾分布图像识别方法、系统、电子设备及介质,方法包括:获取头部类图像和尾部类图像;将头部类图像和尾部类图像输入至残差网络模型中,得到残差网络模型输出的便于尾部图像识别的预测尾部融合特征;其中,残差网络模型是将从头部类图像和尾部类图像中提取的特征进行风格迁移,并对形成的组合特征进行对...
30万图像1081类植物细分类数据集,注意是分类数据,没有检测框信息共33GB,该数据集具有高度内在歧义和长尾分布,可用于细分类识别任务,含训练代码 如何准备和训练这样一个大规模分类数据集的步骤。 1. 环境准备 确保安装了必要的库和工具: bash深色版本 pip install torch torchvision pip install numpy pip install ...
30万图像1081类植物细分类数据集,注意是分类数据,没有检测框信息共33GB,该数据集具有高度内在歧义和长尾分布,可用于细分类识别任务,含训练代码使用EfficientNet深度学习模型训练植物细分类数据集 来识别1081类植物分类 在这里插入图片描述 30万图像1081类植物细分类数据集,分类数据数据集,没有检测框信息共33GB,该数...
30万图像1081类植物细分类数据集,分类数据数据集,没有检测框信息共33GB,该数据集具有高度内在歧义和长尾分布,可用于细分类识别任务 在这里插入图片描述 使用EfficientNet高效且强大的深度学习模型。以EfficientNet为例进行说明,因为它在多种任务上都表现出了良好的性能,并且对计算资源的需求相对适中。 在这里插入图片描述...
任务类型: 图像分类 标注情况: 所有图像均已分类标注完成 数据特性: 高度内在歧义: 不同植物种类之间可能存在相似性,导致分类难度增加。 长尾分布: 部分类别可能有大量的样本,而另一些类别则只有少量样本。 类别划分 该数据集包含1081种不同的植物类别。由于类别数量较多,这里不一一列出具体类别名称。每个类别都经过...