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 ...
原文链接 扫码关注下方公众号: Python编程与深度学习 ,领取配套学习资源,并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 今天分享一篇发表在CVPR 上的论文:BBN: Bilateral Branch Network with Cumulative Learning for Long Tailed Visual Recognition 原文链接: 。 研究背景 如上图所示,计算机视觉识别任务中经常 ...
2020-08-30 21:22 0 550 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
长尾目标识别的均衡损失 作者介绍:https://www.zhihu.com/question/372070853/answer/1082980270 知乎解读:https://zhuanlan. ...
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 ...
深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可 ...
paper:https://arxiv.org/abs/1805.08417 GitHub:https://github.com/IcedDoggie/Micro-Expression-with-Deep-Learning 摘要 面部微观表情(ME)的识别对于研究人员在运动和有限数据库中 ...
github:https://github.com/HRNet 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1908.07919 相关论文: 1.Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose ...