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Pursuing Better Decision Boundaries for Long-Tailed Object Detection via Category Information Amount

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了类别信息量的概念，解决了长尾分布数据集中模型表现不佳的问题。通过引入信息量引导角度边际（IGAM）损失，动态调整决策空间，显著减小类别偏差，并在多个数据集上取得了良好效果。

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