基于平衡对比学习策略的长尾识别方法
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摘要 长尾识别是计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。在现实世界中长尾识别具有广泛的应用，研究长尾识别具有重要意义。对于长尾分布数据来说，由于类与类之间样本量不平衡，以及占比众多的尾部类缺少足够的训练样本，使其在训练过程中很难找到各类间的明确界限。为解决这一问题，将元预训练和监督对比学习结合起来，提出了基于平衡对比学习策略的长尾识别方法MBCP－BB（meta balanced contrastive pre－training and batch balance）。（剩余20563字）