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),...
具体方法为:重新构建了一个二分类模型,将当前专家识别错误并且下一个专家识别正确的样本视为正样本,其他视为负样本。 「具体流程为」:将原始输入正则化并经过几层全连接层,得到的结果和取Top z的Logits做拼接,再经过几层全连接得到最终输出,其中z为预先设定的超参数。在测试阶段,我们就可以通过训练好的模型判断是...
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...
其中，Baseline包括同样基于SCL的长尾识别任务改进方法Balanced Contrastive Learning（BCL）。在具体的实验设置中，研究者们遵循了Supervised Contrastive Learning（SCL）的两阶段训练策略。首先，他们仅使用contrastive loss进行representation learning的训练。随后，在freeze backbone的情况下，训练一个linear classifier进行测试。
杨佳鑫, 于淼淼, 李虹颖, 李硕豪, 范灵毓, 张军. 收缩、分离和聚合: 面向长尾视觉识别的特征平衡方法. 自动化学报, 2024, 50(5): 898−910 doi: 10.16383/j.aas.c230288
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 ...
1.一种基于原型分类器学习的长尾分布视觉识别方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,基于卷积神经网络提取图片的整体特征,使用所有属于同一个类的样本的特征计算其原型; 步骤2,计算原型之间的相似度,用最相似的原型进行校准,并使用可学习的映射模块对校准的原型进行映射得到分类器;所有类别的分类器进行识别并通过softma...
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
种基于层次学习的长尾分布图像识别方法,包括步骤:1使用预训练模型提取长尾分布图像数据中每个对象的视觉特征;2依据视觉特征构建类与类之间的层次超类树关系;3依据层次超类树关系搭建层次超类树神经网络模型;4使用基于层次学习的方式训练层次超类树神经网络模型;5用训练好的层次超类树神经网络模型对长尾分布图像数据进行识别...