CPRFL:基于CLIP的新方案,破解长尾多标签分类难题 | ACM MM'24 - 晓飞的算法工程笔记
原文中文,约7600字,阅读约需18分钟。发表于: 。现实世界的数据通常表现为长尾分布,常跨越多个类别。这种复杂性突显了内容理解的挑战,特别是在需要长尾多标签图像分类(LTMLC)的场景中。在这些情况下,不平衡的数据分布和多物体识别构成了重大障碍。为了解决这个问题,论文提出了一种新颖且有效的LTMLC方法,称为类别提示精炼特征学习(CPRFL)。该方法
介绍了一种名为CPRFL的新方法,用于长尾多标签图像分类。该方法利用预训练的CLIP模型提取类别语义,并通过与视觉特征的交互解耦类别特定的视觉表示。实验结果显示,该方法在长尾多标签图像分类任务上具有显著优势。