CVPRMar, 2024

可学习的类别名称的长尾异常检测

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TL;DR用于检测多个类别和长尾类别的缺陷的一种新方法，将异常检测与重构模块以及语义异常检测模块相结合，利用学习到的伪类名和预训练的基础模型进行二进制分类，通过两个阶段的学习，可以有效地解决真实应用中长尾数据分布的问题，并在大多数形式的数据集不平衡中显著优于其他最先进的方法。
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发现论文，激发创造
  • 长尾分类的标签感知分布校准

    本文提出了一种新的分布校准方法，名为标签感知分布校准（LADC），它利用头部类的相关统计信息丰富尾部类，从而更准确地校准长尾分布的数据集。实验结果表明 LADC 显著优于现有的方法。

    Nov, 2021

  • 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

  • 长尾分布自适应

    本研究通过将长尾分布建模为不平衡领域，一般分布建模为平衡领域，提出了一种基于域适应的长尾识别解决机制。该机制通过松弛一般化误差界限、优化不平衡和平衡领域的经验风险、以及利用类内和类间距离来逼近域分歧，以可解释的方式将基于长尾分布的模型适应到一般分布中，实验结果验证了其在图像识别、物体检测和实例分割等方面达到了最先进的性能水平。

    Oct, 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

  • 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

  • 可学习数据增强的自监督时间序列异常检测

    我们提出了一种利用可学习数据增强的时间序列异常检测（LATAD）技术，该技术通过对比学习从时间序列数据中提取判别特征。LATAD 在潜在特征相似性的基础上测量异常得分，并在多个基准数据集上表现出与最先进的异常检测评估相当或更好的性能，并提供了一种基于梯度的诊断技术来帮助确定根本原因。

    Jun, 2024

  • 标签噪声下的鲁棒长尾学习

    研究了在长尾标签分布下标签噪声问题，提出了一种新的原型噪声检测方法及一个鲁棒的框架，该框架通过软伪标签技术和半监督学习算法进一步提高了泛化性能，并且在基准和真实数据集上表现优于现有基线模型，尤其是比 DivideMix 模型测试精度高出 3％。

    Aug, 2021

  • 应对领域转移下的长尾类别分布

    使用三种新的核心功能块，以及集成在元学习框架中，解决长尾分布分类和领域漂移问题，提高了领域泛化在新的目标领域上的表现。

    Jul, 2022

  • 长尾分布下的对抗鲁棒性

    本文探讨了长尾分布下的对抗鲁棒性问题，并提出了一个名为 RoBal 的有效算法框架，该框架包括两个模块：一个尺度不变分类器和数据再平衡。

    Apr, 2021

  • 通过平滑尾部数据逐步学习，提高长尾目标检测能力

    本文通过构建 smooth-tail 数据实现对长尾数据的更精确检测，并通过逐步优化模型以达到提高模型性能的目的。通过在 LVIS v0.5 和 LVIS v1.0 数据集上进行实验验证了本方法的卓越性能。

    May, 2023