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长尾识别研究进展
被引量：
1
1
作者
张明
翟俊海
+1 位作者
许垒
高光远
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2022年第2期63-72,共10页
长尾识别是目前深度学习领域最热门的研究方向之一,长尾识别的工作重点是解决长尾分布数据的计算机视觉识别任务.长尾分布的显著特征为2-8分布,即20%的类占据80%的样本.将少数几个类占据了大部分数据的类称之为头部类;而大多数类占据了...
长尾识别是目前深度学习领域最热门的研究方向之一,长尾识别的工作重点是解决长尾分布数据的计算机视觉识别任务.长尾分布的显著特征为2-8分布,即20%的类占据80%的样本.将少数几个类占据了大部分数据的类称之为头部类;而大多数类占据了很少部分数据的类称之为尾部类.首先,列举解决长尾识别问题的各种方法.然后,将其划分为重采样、重加权、迁移学习、解耦特征学习和分类器学习以及其他方法进行阐述.最后,阐述对相关方法的理解.
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关键词
深度学习
长尾识别
计算机视觉
研究方法
神经网络
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职称材料
题名
长尾识别研究进展
被引量：
1
1
作者
张明
翟俊海
许垒
高光远
机构
河北大学
数学与信息科学学院
河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室
出处
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2022年第2期63-72,共10页
基金
河北省科技计划重点研发项目(19210310D)
河北省自然科学基金项目(F2021201020).
文摘
长尾识别是目前深度学习领域最热门的研究方向之一,长尾识别的工作重点是解决长尾分布数据的计算机视觉识别任务.长尾分布的显著特征为2-8分布,即20%的类占据80%的样本.将少数几个类占据了大部分数据的类称之为头部类;而大多数类占据了很少部分数据的类称之为尾部类.首先,列举解决长尾识别问题的各种方法.然后,将其划分为重采样、重加权、迁移学习、解耦特征学习和分类器学习以及其他方法进行阐述.最后,阐述对相关方法的理解.
关键词
深度学习
长尾识别
计算机视觉
研究方法
神经网络
Keywords
deep learning
long-tailed recognition
computer vision
research method
neural network
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
长尾识别研究进展
张明
翟俊海
许垒
高光远
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2022
1
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