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头尾协作学习网络用于无偏场景图生成

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内容提要

本文提出了一个模型无关的头尾协作学习（HTCL）网络，解决长尾分布谓词导致的头偏见预测挑战。通过协作特征表示分支，准确识别头部和尾部谓词，并提出自监督学习方法提高尾部偏好特征表示分支的预测能力。实验证明，该方法在数据集上取得更高的平均召回率，达到新的最新技术水平。

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标签

头偏见预测 头尾协作学习 特征表示分支 自监督学习方法 长尾分布谓词
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