深度长尾学习综述

Oct, 2021

Deep Long-Tailed Learning: A Survey

Yifan Zhang, Bingyi Kang, Bryan Hooi, Shuicheng Yan, Jiashi Feng

TL;DR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。

Abstract

deep long-tailed learning, one of the most challenging problems in visual recognition, aims to train well-performing deep models from a large number of images that follow a long-tailed class distribution. In the last decade, deep learning has emerged as a powerful recognition model for

deep long-tailed learning visual recognition class imbalance class re-balancing relative accuracy

发现论文，激发创造

深度长尾分类进展综述

不均匀数据的深度学习中的挑战及方法研究，重点关注长尾分类问题。

Apr, 2024

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

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

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

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

先知式教师引导的长尾分布学习

本文提出了一种创新的长尾学习范式，通过设计一个精心制作的 “先知” 教师，指导深度卷积网络的学习，以在长尾数据集上进行分类。实验结果表明，该方法在解决长尾数据集中类别知识有限的问题方面具有很大的潜力。

Apr, 2023

一种基于视觉 - 语言模型的简单长尾识别基准线

BALLAD 利用对比学习方法，结合视觉感知与语言理解，实现对于长尾数据集的视觉识别，并在大量实验中获得比竞争性基线更优异的表现。

Nov, 2021

基于潜变扩散模型的长尾识别

通过基于隐式扩散模型的特征增强方法，本研究解决计算机视觉中的长尾不平衡分布问题，并在 CIFAR-LT 和 ImageNet-LT 数据集上验证了模型的准确性提升。

Apr, 2024

通过协同专家实现图分类的长尾识别

通过协同多专家学习 (CoMe) 提出了一种新的长尾图级分类框架，从头部和尾部类的视角发展出平衡对比学习和基于难类挖掘的个体专家分类器训练，并在多专家框架中进行门控融合和解耦知识蒸馏。通过在七个广泛应用的基准数据集上进行全面实验，证明了我们的 CoMe 方法相对于现有技术基准的优势。

Aug, 2023

长尾识别中的新型类别发现

基于等角原型表示的自适应自标记策略，通过解决弛化的最优传输问题，更有效地发现不平衡的新类别，从而有效减轻已知和新类别学习中的偏差，并在 CIFAR100、ImageNet100、Herbarium19 和大规模 iNaturalist18 数据集上取得了卓越的结果。

Aug, 2023