BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 思维导图

最新推荐文章于 2023-06-27 09:48:18 发布
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#深度学习 #cvpr #长尾 #论文解读

博客围绕BBN展开，涉及深度学习领域，结合cvpr相关内容，对长尾问题的论文进行解读，聚焦信息技术中深度学习的研究方向。

BBN在这里插入图片描述

BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition
sinat_34546154的博客
01-22 649
半监督 该论文是一篇CVPR 2020 oral的文章。 PDF: BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition code: https://github.com/Megvii-Nanjing/BBN 目录MotivationProposed methodCutoutCutMix Motivation Semi-supervised learning 指的是 对于一个数据
论文笔记:BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learningfor Long-Tailed Visual Recognition
m0_57459724的博客
08-08 628
论文笔记:BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learningfor Long-Tailed Visual Recognition
【长尾学习】BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition论文阅读
Sihang_Xie的博客
05-05 1471
BBN：用于长尾视觉识别的累积学习双边分支网络 BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 1. 论文信息 标题 BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 会议 CVPR 2020 原文链接 BBN: Bilater
《BBN:Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed visual Recognition》简读
sunny的专栏
11-16 1027
本文作者为了解决数据长尾的问题，作者提出了BBN模型，该模型分成两个分支，一个是传统的学习分支，另一个是数据再平衡分支。这两个分支利用参数进行平衡，是根据训练的epochs的数量进行调整，它自适应调整整个模型，让模型首先关注传统的学习分支，之后逐渐关注数据再平衡分支。 数据平衡的策略： 再采样方法：该方法是数据平衡中的主要方式，可以分为两类：1.对于拥有大部分数据的类别进行降采样；2.对拥有小部分数据的类别进行过采样。 权重再调整：该方法是另一个数据平衡的重要方法，它的策略是分配大的权重给小的类别在损
BBN：Bilateral-Branch network with cumulative learning for long-tailed visual recognition
liguandong
11-18 1733
旷视研究院提出双边分支网络BBN：攻坚长尾分布的现实世界任务 - 知乎IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 将于 6 月 14-19 日在美国西雅图举行。近日，大会官方论文结果公布，旷视研究院 17 篇论文被收录，…https://zhuanlan.zhihu.com/p/123876769 长尾现象是一个很普遍的现象，比如说广告创意图的投放，曝光，点击...
【论文阅读】BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition
Ayden的博客
04-13 1379
【论文阅读】BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition摘要背景具体实现总体框架采样策略共享权重累计学习推理阶段消融实验代码实现（自己参照源码写的粗糙的网络） 摘要 Our work focuses on tackling the challenging but natural visual recognition task of long-tailed data distr
《ACE: Ally Complementary Experts for Solving Long-Tailed Recognition in One-Shot》阅读笔记
weixin_44070509的博客
10-24 1455
ICCV-2021 paper 《ACE: Ally Complementary Experts forSolving Long-Tailed Recognition in One-Shot》阅读笔记。 文章地址：ACE-ICCV2021 摘要 单阶段长尾识别方法提高整体性能的方式是“前后交替”的：要么是牺牲头部精确度以获得更好的尾部分类准确度，要么就是忽略尾部数据以使得头部精确度更高。 现有的多阶段训练算法也可以解决这个问题，训练过程如下：对不平衡的数据集进行预训练，然后对平衡集进行微调。虽然性能很好，但
《BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition》笔记
05-13 848
Paper:《BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition》Authors:Boyan Zhou,Quan Cui,Xiu-Shen Wei,Zhao-Min ChenInstitutions:Megvii Technology; Waseda University; Nanjing UniversityPublishedon CVPR 2020 (Oral).Ke...
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition
Codeoh的博客
04-16 2170
       针对长尾分布中的不平衡分类问题，本文首次发现这些重新平衡方法能够实现令人满意的识别精度，这是因为它们可以显着地促进深度网络的分类学习。但是同时它们也在一定程度上破坏了学习到的深度特征的代表能力。 因此，本文提出了一个统一的双边分支网络(BBN)来同时处理表示学习和分类器学习，其中每个分支分别各自执行自己的职责 特别...
论文笔记：BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition
weixin_40371649的博客
12-08 910
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition，CVPR 2020 核心思想 解耦分类网络的特征学习层和分类层。 问题 长尾识别：少数类别占据大部分数据，大多数类别样本数很少。 以前方法 类重新平衡(class re-balancing)，可能损害表示学习的特征的表征能力。 重采样(re-sampling)或重加权(re-weighting)有效的原因是提升分类器的学习能力，但
论文阅读：BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition
qq_44847374的博客
06-27 1061
作者探求了类重平衡方法的机制，说明了这样的方法在促进分类器学习的同时也会影响到特征学习。下图中可以看出特征学习使用CE分类器学习使用RS时Error rate最低，如果在特征学习阶段使用类重平衡效果很差。 提出了BBN（Bilateral-Branch Network）进一步提高长尾识别的性能，提出一个新的cumulative learning策略来调整两条分支的学习，与BBN模型的训练结合。 Conventional Learning Branch用Uniform Sampler，Re-Balancing
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition论文阅读
程序员养成日记
07-04 1100
用于长尾视觉识别的带累积学习的双边分支网络 长尾问题：少数类样本数量大，而多数类的样本很小，是一种数据分布不平衡的问题。 传统解决方法：重加权和重采样，这些方法统称为重平衡方法。之所以可以取得较好的精确度，是因为它能显著的促进深度网络的分类器学习，但同时它又会一定程度上损害已学习的深层特征的表征能力。 双边分支网络：提出的新方法。用于兼顾表征学习和分类器学习。 并通过实验证明了该方法的有效性。 结构 设计了表征学习和分类器学习两个分支，分别称为常规学习分支和再平衡分支 两个分支使用相同的残差网络结构，
Long-tailed Visual Recognition --Decoupled-Learning
wuyanxue的专栏
10-11 478
有相当多的文献都将这个Decoupled-learning作为一种benchmark策略，特别是许多的jointly learning方法，在方法比较的时候都试图做Decoupled-learning以评估其有效性。比如Sinha等人做的CDB (IJCV)以及Difficulty-Net(arXiv)。
【机翻】MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition
zzbro
04-01 1677
MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition Abstract 现实世界的训练数据通常表现为长尾分布，其中几个大多数类的样本数量显著多于其余少数类。这种不平衡降低了为平衡训练集设计的典型监督学习算法的性能。在本文中，我们利用最近提出的隐式语义数据增强(ISDA)算法来增强少数类来解决这个问题，该算法通过沿着多个语义有意义的方向翻译深层特征来产生多样化的增强样本。重要的是，考虑到ISDA估计类条件统计数据来获得
论文阅读：Long-Tailed Visual Recognition via Self-Heterogeneous Integration withKnowledge Excavation
m0_56224713的博客
05-10 1279
真实世界的数据经常显示出长尾分布，普通的深度模型倾向于严重偏向大多数类。为了解决这个问题，最先进的方法通常采用混合专家(MoE)来关注长尾分布的不同部分。这些方法的专家具有。为此，我们提出了一种新的基于moe的知识挖掘自异构集成方法。我们首先提出了(depth - wise Knowledge Fusion, DKF)方法，将每个专家在一个网络中不同浅部和深度部之间的特征进行融合，使得专家在表示方面更加多样化。在DKF的基础上，我们进一步提出了。
论文笔记：Bag of Tricks for Long-Tailed Visual Recognition with Deep Convolutional Neural Networks
m0_57459724的博客
08-04 878
Bag of Tricks for Long-Tailed Visual Recognition with Deep Convolutional Neural Networks
长尾分布论文笔记：BBN
qq_43428929的博客
03-02 2584
1.网络结构图作者已经发现使用re-balancing方法可以提高模型性能，但是使用该方法会导致特征提取层模型性能下降。故作者想要结合这两个方法的优势，来进一步提高模型性能。作者的办法是使用一种累计学习策略，先学习通用模式，然后逐渐关注尾部数据。这里简单介绍一下这个网络的流程。首先通过两个部分共享的双分支网络，输入一个是具有长尾分布的数据集xcyc(x_c,y_c)xc​yc​，另一个是通过reverse操作后的数据集xryr(x_r,y_r)xr​yr​。
Long-tailed Recognition (长尾问题)
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连理o的博客
11-03 2万+
Ref: Long-Tailed Classification (1) 长尾 (不均衡) 分布下的分类问题简介 目录Long-Tailed Classification Long-Tailed Classification 长尾数据 在传统的分类和识别任务中，训练数据的分布往往都受到了人工的均衡，即不同类别的样本数量无明显差异。一个均衡的数据集固然大大简化了对算法鲁棒性的要求，也一定程度上保障了所得模型的可靠性，但随着关注类别的逐渐增加，维持各个类别之间均衡就将带来指数增长的采集成本 举个简单的例子.
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