長尾目標識別的均衡損失 作者介紹：https: www.zhihu.com question answer 知乎解讀：https: zhuanlan.zhihu.com p 他人翻譯：https: zhuanlan.zhihu.com p 自己翻譯完了才看到這篇.. 代碼鏈接：https: github.com tztztztztz eql.detectron 卷積神經網絡 CNN 的目標識別技術 ...
2020-07-15 17:28 0 1464 推薦指數：
原始文檔：https://www.yuque.com/lart/papers/drggso ICLR 2020的文章. 針對長尾分布的分類問題提出了一種簡單有效的基於re-sample范式的策略. 提出的方法將模型的學習過程拆分成兩部分:representation learning ...
向多專家學習:用於長尾分類的自定步長知識提煉 目錄 向多專家學習:用於長尾分類的自定步長知識提煉 Introduction Related Work 評估數據不平衡的動機和指標 討論 實驗 5.1 ...
Long-Tailed Classification 長尾(不均衡)分布下的分類問題簡介 在傳統的分類和識別任務中，訓練數據的分布往往都受到了人工的均衡，即不同類別的樣本數量無明顯差異。一個均衡的數據集固然大大簡化了對算法魯棒性的要求，也一定程度上保障了所得模型的可靠性，但隨着關注類別的逐漸 ...
for Long-Tailed Visual Recognition (原文鏈接：[1])。 1 研究背景 ...
一篇解決圖像識別問題中“長尾分布”的論文，也是cvpr20的oral，想法簡潔有效：解耦分類網絡的特征學習層和分類層。論文地址：BBN 。 常見的物體類別在識別問題中占據主導地位，而罕見的類別則數據較少。長尾分布在某種程度上可以視作比正態分布更廣泛存在的一種自然分布，現實中主要表現在少量 ...
最近學習遇到了代價函數，在網上搜索整理了幾個容易混淆的概念： 一、定義 損失函數定義在單個樣本上，算的是一個樣本的誤差。 代價函數定義在整個訓練集上，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函數的平均。 目標函數定義為最終需要優化的函數，等於經驗風險 + 結構風險（也就是Cost Function ...
對這部分不了解的可以看看： 人臉識別和檢測中loss學習 - 7 - SphereFace NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification - 1 - 論文學習 人臉識別和檢測中loss學習 ...
Abstract 深度卷積神經網絡(CNNs)的發展使人臉識別得到了長遠的發展，其核心任務是提高特征識別的能力。為此，提出了幾個基於邊緣的softmax損失函數(如角邊緣、附加性邊緣和附加性角邊緣)來增加不同類別之間的特征邊緣。然而，盡管取得了很大的成就，但主要存在三個問題:1)明顯忽視 ...
