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长尾学习作为多目标优化
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内容提要
本文提出了一种解决长尾大词汇物体检测低效性问题的解决方案——基于组内平衡 Softmax（BAGS）。该方法通过分组培训平衡分类器，显著提高检测器的性能，并在最新的 LVIS 检测基准数据集上实现了新的最佳结果。
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关键要点
- 本文针对长尾大词汇物体检测的低效性进行了系统分析。
- 提出了一种基于组内平衡 Softmax（BAGS）的解决方案。
- 该方法通过分组培训平衡分类器，显著提高检测器的性能。
- 超越了源自长尾图像分类的所有现有方法。
- 在最新的 LVIS 检测基准数据集上实现了新的最佳结果。
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