基于加权分类和样本合成的卷烟图像精细识别

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摘要：为解决采集的卷烟图像数据类别分布不均衡、样本数量少带来的识别率低的问题，提出了一种基于加权分类损失和样本合成的卷烟图像精细识别模型。针对类别数量长尾分布问题，设计了一种新型的加权分类损失函数，用于增强对不同卷烟类别的学习能力；针对部分卷烟类别样本数量少，在不增加采集成本情况下提出了一种高质量卷烟虚拟样本生成方法，极大地缓解了某些卷烟数据量不足、识别精度低下的问题。（剩余10581字）

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