long-tail recognition | BriefGPT

关键词long-tail recognition

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CVPRLTGC：借助 LLMs 驱动的生成内容进行长尾识别
本文提出了一种新的生成和微调框架，LTGC（Long-Tail Generative and Fine-Tuning Framework），通过利用生成的内容来处理长尾识别问题。该框架通过利用大规模模型中丰富的隐式知识来解析和推理原始尾部数
PDF4 months ago
DiffuLT: 如何使扩散模型对于长尾识别变得有益
这篇论文提出了一种新的长尾识别流程，通过利用长尾数据集本身生成一个平衡的代理，然后使用交叉熵进行优化。该方法使用了随机初始化的扩散模型，通过合成少数类别的新样本，并利用原始数据集中的关键信息过滤出有用的样本，而不需要任何外部数据或预训练模型
PDF4 months ago
以数据为中心的长尾图像识别
在长尾场景下，数据为模型提供了强大的需求，数据中心方法旨在增强数据的数量和质量以提高模型性能。本研究从特征多样性和分布转移的角度解决该问题，引入了特征多样性增益（FDG）的概念来阐明信息增强的有效性，实验证明使用 FDG 选择扩增数据可以进
PDF8 months ago
LatentDR: 通过样本感知的隐式退化和恢复改善模型的泛化能力
通过在潜变空间中降级样本并从其受损版本中恢复，我们的方法通过增强标签的方式引导样本扩充过程，以解决深度学习模型在新的、未知领域中推广的挑战，从而促进了多样的类内 / 跨域变异性，并在潜变空间扩充中呈现比现有方法更显著的改善，展示了在构建更具
PDF10 months ago
ICCVMDCS：用一致自我蒸馏实现更多样的专家增强长尾识别
推广长尾识别的方法，通过引入更多多样化的专家和降低模型方差来提高识别准确性。使用多元化损失和自我蒸馏方法，实验证明该方法在多个实验中超过了现有技术的结果。
PDFa year ago
大型人猿行为动作的三路深度度量学习
通过使用稠密姿态 - C 黑猩猩身体部位分割流，本文首次提出了度量学习系统用于识别大型人猿的行为动作，并在 PanAf-500 数据集上取得了 12% 的性能提升，通过长尾识别技术，平均每类准确性可提高 23%。
PDF2 years ago
CVPR基于组合知识转移的长尾识别
本研究提出了一种新的长尾识别策略，通过无需训练的知识迁移实现尾部类别的少样本问题，利用类原型和学习的余弦分类器的互补特征向量，使用注意力机制将普通类别的学习分类器特征选择和重组，为稀有类别提供更高质量的表示，实现了对新类别的不断扩展，并在保
PDF3 years ago
ICCVVSPW 2021 挑战赛第五名解决方案
本文介绍了我们在 VSPW 2021 挑战中采用的解决方案，基于两个基准模型（Swin Transformer 和 MaskFormer），采用随机权重平均技术和分层集成策略来提高性能。同时，我们尝试解决长尾识别和过度拟合问题，虽然在测试子
PDF3 years ago
ECCV使用深度逼真分类器解决长尾识别问题
提出了一种新的解决长尾问题的方法 —— 深度逼真的分类器（Deep-RTC），该模型将现实主义与分层预测相结合，并具有在分类不确定性时拒绝样本的机制。
PDF4 years ago
CVPR通过多样的监督解锁小数据的全部潜力
本研究探讨了在小数据情况下的长尾识别问题，提出了一种以自然场景解析数据集 ADE20K 为基础的模型增强方法，并划分不同分布的头尾目标类别进行表示学习和评估，其中进一步围绕 “稀有类别” 和 “训练图像匮乏” 构建了两个新的研究方向，实验表
PDF5 years ago