长尾目标识别的均衡损失 作者介绍：https: www.zhihu.com question answer 知乎解读：https: zhuanlan.zhihu.com p 他人翻译：https: zhuanlan.zhihu.com p 自己翻译完了才看到这篇.. 代码链接：https: github.com tztztztztz eql.detectron 卷积神经网络 CNN 的目标识别技术 ...
2020-07-15 17:28 0 1464 推荐指数：
原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/drggso ICLR 2020的文章. 针对长尾分布的分类问题提出了一种简单有效的基于re-sample范式的策略. 提出的方法将模型的学习过程拆分成两部分:representation learning ...
向多专家学习:用于长尾分类的自定步长知识提炼 目录 向多专家学习:用于长尾分类的自定步长知识提炼 Introduction Related Work 评估数据不平衡的动机和指标 讨论 实验 5.1 ...
Long-Tailed Classification 长尾(不均衡)分布下的分类问题简介 在传统的分类和识别任务中，训练数据的分布往往都受到了人工的均衡，即不同类别的样本数量无明显差异。一个均衡的数据集固然大大简化了对算法鲁棒性的要求，也一定程度上保障了所得模型的可靠性，但随着关注类别的逐渐 ...
for Long-Tailed Visual Recognition (原文链接：[1])。 1 研究背景 ...
一篇解决图像识别问题中“长尾分布”的论文，也是cvpr20的oral，想法简洁有效：解耦分类网络的特征学习层和分类层。论文地址：BBN 。 常见的物体类别在识别问题中占据主导地位，而罕见的类别则数据较少。长尾分布在某种程度上可以视作比正态分布更广泛存在的一种自然分布，现实中主要表现在少量 ...
最近学习遇到了代价函数，在网上搜索整理了几个容易混淆的概念： 一、定义 损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。 代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。 目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险 + 结构风险（也就是Cost Function ...
对这部分不了解的可以看看： 人脸识别和检测中loss学习 - 7 - SphereFace NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification - 1 - 论文学习 人脸识别和检测中loss学习 ...
Abstract 深度卷积神经网络(CNNs)的发展使人脸识别得到了长远的发展，其核心任务是提高特征识别的能力。为此，提出了几个基于边缘的softmax损失函数(如角边缘、附加性边缘和附加性角边缘)来增加不同类别之间的特征边缘。然而，尽管取得了很大的成就，但主要存在三个问题:1)明显忽视 ...
