CVPR 2021论文解读 | 长尾分布问题解决新思路
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发布时间：2024-10-06 14:22
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时间：2024-10-11 11:57
在2021年的CVPR会议上，一篇由上海科技大学四年级博士生张松阳主导的研究论文提出了新颖的长尾分布问题解决策略。论文的详细代码可以在github.com/Megvii-BaseD...获取。
论文中，张松阳针对视觉识别任务中的长尾分布挑战，提出了统一的分布对齐策略。他们开发了一种自适应校准函数，动态调整分类概率，同时采用两阶段重加权方法引入类别先验，使方法适用于各类视觉识别任务，包括图像分类、语义分割、目标检测和实例分割。
论文指出，现有的长尾问题解决策略主要分为单阶段和双阶段不平衡学习。单阶段方法可能存在过拟合风险，双阶段方法则需精细调整决策边界。研究者发现，问题的关键在于优化分类器的决策边界，为此，他们着重改进了两阶段学习中的分类器训练，通过分布对齐策略，将模型的输出与平衡预测的类别分布对齐，以利用类别先验信息。
实现上，研究者设计了一个自适应配准函数，通过学习参数灵活调整预测分布，结合广义重加权策略，平衡各类别的重要性。实验结果显示，不论在ImageNet-LT的分类任务，还是在ADE-20K的语义分割和目标检测任务中，DisAlign方法都能显著提升模型性能，尤其是在长尾类别上的表现。
总的来说，张松阳的研究提供了一个通用的解决长尾分布问题的框架，有效解决了过拟合和决策边界设置的挑战，为视觉识别任务特别是长尾类别的性能提升开辟了新途径。
CVPR 2021论文解读 | 长尾分布问题解决新思路
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