长尾学习作为多目标优化

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通过多目标优化，我们提出一种梯度平衡聚类（GBG）策略，以应对现实世界数据中的类别不平衡和长尾分布问题，并在长尾学习中展现出比现有方法更优越的性能。

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。

BAGS LVIS 检测基准数据集 分类器 组内平衡 Softmax 长尾大词汇物体检测
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