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纠正长尾目标检测中的回归偏差
长尾目标检测中存在回归偏差，并且此研究首次尝试揭示和纠正回归偏差对长尾目标检测的影响。
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5 months ago
长尾有噪标注实例分割基准测试（简版）
本文考虑了在包含标签噪声的长尾数据集上的实例分割任务，并提出了一个新的数据集，该数据集是一个包含标签噪声的大型词汇长尾数据集，结果表明训练集中的噪声将阻碍模型学习稀有类别，并降低整体性能，从而激发我们探索有效解决这个实际挑战的方法。
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2 years ago
ECCV
使用关于 Gumbel 优化的损失函数进行长尾实例分割
本文提出一种 Gumbel 优化损失函数，用于解决深度检测器中 Sigmoid 或 Softmax 函数导致检测稀有类别低效的问题，实验结果表明该方法能显著提高罕见类别的检测效果。
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2 years ago
ICCV
低样本验证：主动重要性抽样用于估计稀少类别的分类器性能
我们提出了一种统计验证算法，用于准确估计二元分类器的 F 得分，特别适用于罕见类别，并且证明该算法可以使用较少的标签进行验证。
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3 years ago
长尾实例分割的 DropLoss
本文提出一种新的自适应损失（DropLoss），用于解决目标检测中长尾类别分布下的损失不平衡问题，以改善罕见类别的预测结果，提高模型在 LVIS 数据集上的表现。
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3 years ago
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