ECCVMar, 2022
多域长尾识别、不平衡域泛化及其它
On Multi-Domain Long-Tailed Recognition, Imbalanced Domain Generalization and Beyond
Yuzhe Yang, Hao Wang, Dina Katabi
TL;DR研究多领域长尾识别（MDLT）的任务，该任务学习来自多领域的不平衡数据，同时处理标签不平衡、领域漂移和不同领域间标签分布的差异，并推广到所有领域 - 类别对。提出了 BoDA 这一理论上基础的学习策略，它跟踪 MDLT 中的传递性统计的上限，并确保在不平衡的领域 - 类别分布之间平衡对齐和校准。在五个 MDLT 基准测试中，与涵盖不同学习策略的二十种算法进行了比较，实验结果显示 BoDA 具有更好的性能表现。此外，BoDA 在领域泛化基准测试中建立了新的最优效果，凸显跨领域的数据不平衡问题的重要性，这对于提高对未知领域的泛化能力可能至关重要。