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公开(公告)号：CN119206288A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411061909.8
申请日：2024-08-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/70
Abstract: 本发明公开了一种面向长尾类别分布的图像分类方法，包括：用户收集训练数据及其类别标签；利用数据混合技术对训练数据进行线性插值，构造新的标签样本对；使用新构造的标签样本对训练三个不同的专家模型；利用无标签的测试数据学习专家模型在该测试分布上的最优集成权重，提升多专家测试时的泛化性能；使用最优集成后的专家模型对测试数据再次进行预测，得到最终分类结果；如果用户对预测结果满意，则结束，否则收集更多的训练数据及标签，返回执行第二个步骤。本发明提升多专家集成模型在未知测试分布上的泛化效果，为解决真实场景中的长尾问题提供新的方案。
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