ECCVAug, 2020

长尾数据的特征空间增强

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TL;DR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。
long-tailed distributionclass-balanced lossdata imbalanceclass activation mapsstate of the art performances
发现论文，激发创造
  • 长尾识别的表示与分类器解耦

    本研究中，我们解耦学习过程，系统地探索不同平衡策略如何影响长尾识别的表示学习和分类器。我们的发现表明，数据不平衡在学习高质量表示方面可能不是问题，在使用最简单的实例平衡抽样进行学习表示的情况下，只需调整分类器就能实现强大的长尾识别能力，甚至可以胜过精心设计的损失、采样策略以及使用记忆组件的复杂模块。

    Oct, 2019

  • 长尾数据上的深度表示学习：一种可学习的嵌入增强视角

    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。

    Feb, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • CUDA: 长尾识别数据增强课程

    通过调查类别加强与表现的相关性，我们提出了一种用于长尾分布的数据增强课程 - CUDA，并在各种失衡数据集上取得更好的泛化性能。

    Feb, 2023

  • 长尾学习的分布鲁棒性损失

    本文提出了一种基于鲁棒性理论的新型损失函数，旨在解决深度模型在处理不平衡数据时的分类偏差问题，从而提高对于长尾类别的识别准确性。在多项基准测试中，通过降低特征空间中头类别的表示偏差，该方法相较于已有方法以及 SOTA 方法均得到了更好的效果。

    Apr, 2021

  • 平衡还是不平衡：一种简单而有效的长尾分布学习方法

    本文提出了一个简单而有效的辅助学习方法，通过对神经网络进行分类器和特征提取器的拆分，并针对每个部分采用不同的训练策略，如采用类平衡采样方案来提高对尾部类别的重视，并通过自监督学习进一步提高性能，从而解决了类别不平衡问题。

    Dec, 2019

  • 面向长尾视觉识别的校准模型

    提出了两种新方法，一种是平衡取向的数据增强（Uniform Mixup），另一种是基于贝叶斯理论的 Bayes Bias，并通过理论和实验证明，这两种方法能够确保分类校准和提高性能。

    Nov, 2021