为了进一步验证本方法在长尾问题上的有效性,我们通过在不同失衡比例的数据上测试了算法的有效性,并与SOTA方法[3][5-7]进行对比(表3)。实验结果表明,本方法能够很好完成青光眼在不同失衡条件下的识别问题,即使在极端不均衡条件下(失衡比为1413:1),...
本申请公开了一种长尾图像识别方法及相关装置,方法包括将待识别图像输入经过训练的长尾图像识别模型,通过所述长尾图像识别模型确定所述待识别图像对应的目标类别。本申请中使用的长尾图像识别模型的训练过程中聚合了若干专家网络模型学习到的知识,并采用蒸馏损失来使得专家模型间迁移的知识更加平衡,使得长尾图像识别模块既...
我们将 OLTR 定义为,从长尾和开放的分布式数据中学习,并且基于一个平衡测试数据集评估分类的准确性,而这个测试数据集要包括在一个连续谱内的头部、尾部和开集类别(如图 2)。 图2:我们这个开放长尾识别的问题必须从一个开放世界的长尾分布式训练数据中学习,处理整个谱的不平衡分类、小样本学习和开集识别。 OLTR 并...
一种基于自监督和自蒸馏的长尾图像识别方法,构建多阶段的训练框架训练特征提取网络,第一阶段在长尾分布采样下利用自监督训练特征提取网络,第二阶段在保留第一阶段特征提取网络权重的情况下,在类别平衡采样下微调特征提取网络的分类器,生成用于自蒸馏的软标签,第三阶段丢弃之前的权重,在长尾分布采用下利用软标签作为监督...
为此目的,本发明的长尾目标识别方法包括:获取感兴趣场景的当前帧的点云数据和相应的图像数据,对当前帧的点云数据进行聚类,得到当前帧的目标聚类结果;至少根据相应的图像数据获得三维目标检测结果,根据当前帧的目标聚类结果和三维目标检测结果的匹配结果进行长尾目标的识别。该方法可以自动的进行长尾目标的识别,避免了基于...
基于类平衡编码器的长尾图像识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于类平衡编码器的长尾图像识别方法说明:本发明公开了一种基于类平衡编码器的长尾图像识别方法,包括以下步骤:对输入图片使用两种不同的数据增强方...专利查询请上爱企查
1.基于特征聚合损失的长尾视觉识别方法,其特征是,其包括以下步骤: 从长尾图像数据集中获取训练样本,基于训练样本训练长尾视觉识别模型; 训练过程中,首先对长尾视觉识别模型进行正则化处理,使得训练样本在特征空间进 行收缩; 然后依次对长尾视觉识别模型添加影响因子使得训练样本在特征空间分别进行分离 操作和聚合操作;分离...
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https://blog.csdn.net/weixin_41246832/article/details/115718084。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。
其中方法包括：获取输入文本；对输入文本进行长尾识别；根据长尾识别结果生成提示文本，将提示文本输入第二答复生成模型，得到第二答复生成模型基于输入的提示文本生成的针对输入文本的答复。本申请在生成答复之前考虑到了输入文本的长尾类型特征，并基于长尾识别结果生成提示文本，提高了生成答复的准确率。本文源自：金融界 ...
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。