长尾数据上的深度表示学习：一种可学习的嵌入增强视角

Feb, 2020

长尾数据上的深度表示学习：一种可学习的嵌入增强视角

Deep Representation Learning on Long-tailed Data: A Learnable Embedding Augmentation Perspective

Jialun Liu, Yifan Sun, Chuchu Han, Zhaopeng Dou, Wenhui Li

TL;DR本文研究如何学习 deep learning 中的 feature 并解决长尾数据集中头尾类别分布错位、影响特征判别能力的问题。我们提出了使用‘特征云’方法来恢复长尾数据集的‘类内多样性’，并在 person re-identification 和 face recognition 任务中进行实验验证。

Abstract

This paper considers learning deep features from long-tailed data. We observe that in the deep feature space, the head classes and the tail classes present different distribution patterns. The head classes have a relatively large spatial span, while the tail classes have significantly

deep learning long-tailed data feature space distribution feature cloud intra-class diversity

发现论文，激发创造

长尾数据的特征空间增强

本文提出了一种新方法，通过在特征空间中使用来自具有丰富样本的类别所学习的特征来增强特征空间中的欠表示类别，从而解决长尾分布问题。通过使用类别激活映射，将每个类别的特征分解为类别通用和类别特定部分，并将欠表示类别的类别特定特征与混淆类别的类别通用特征融合，实时生成新样本。结果表明，在 iNaturalist、ImageNet-LT、Places-LT 以及 CIFAR 的长尾版本等数据集上，本文所提出的方法展现了最先进的表现水平。

Aug, 2020

高斯型调整逻辑斯谛回归用于长尾视觉识别

该论文针对长尾数据分类的问题，从特征层面提出了特征增强及对数调整方法，用以平衡嵌入（embedding）分布，消除分类器偏差，实验表明该方法超越了现有的最佳方法。

May, 2023

深度长尾学习综述

本文系统总结了深度长尾学习的最新进展，围绕着类别再平衡、信息增强和模块改进三个主要类别对相关方法进行详细探讨，并通过提出的相对准确度评估指标对最先进的方法进行了实证分析，为深度长尾学习的应用和未来研究方向提供了重要的参考。

Oct, 2021

基于几何先验引导的长尾分类特征表示学习

利用特征分布的几何信息来引导模型学习尾类的潜在分布，并且通过特征不确定性建模以提高模型在测试领域中的泛化性能。

Jan, 2024

从头到尾的特征融合：一种极端的长尾视觉识别增强策略

本文中提出了一种用于解决长尾数据中深度神经网络的头部类别与尾部类别不平衡分布所导致的性能问题的解决方案 —— 头尾融合（H2T），并且通过各种长尾数据基准测试表明了该方案的有效性。

Jun, 2023

通过特征空间增强和迭代学习实现长尾图像生成

基于稀疏嵌入和 K-NN 方法，我们提出了一种基于预训练的稳定扩散模型的图像增强方法，以解决图像生成中的数据不平衡问题。

May, 2024

面向长尾视觉识别的特征平衡损失

本文提出了通过使用平衡的特征损失，通过课程学习来加强长尾类别的激励，强化尾部类别的特征规范，从而提高了长尾问题的性能，并在多个受欢迎的长尾识别基准上实现了优越的性能增益。

May, 2023

从不平衡中构建平衡：长尾图像识别

本文提出了一种新的解决长尾图像识别中头尾偏差问题的方法，通过调整标签空间来平衡数据，从而提高分类性能。实验证明该方法可应用于多种模型，并为长尾特征学习提供了思路。

Aug, 2022

高斯云逻辑调整的长尾视觉识别

本文提出了一种适用于长尾数据的新的神经网络训练方法，使用高斯混合调整不同分类逻辑回归的差异，实现对样本在嵌入空间的调整，从而解决长尾问题，同时也提出了一种分类器的重新训练策略来减轻歧视，实验表明该方法具有卓越的性能。

May, 2023

ResLT: 面向长尾识别的残差学习

本研究提出通过保留特定类别低频率的能力，并设计了一种有效的残差融合机制来缓解极不平衡数据分布的深度学习算法应用长尾数据分布时普遍存在的问题，通过在参数空间的角度来解决长尾识别问题，并在多个基准数据集上进行了测试，证明了方法的有效性。

Jan, 2021