该文介绍了一种针对多个具有相关但不相同类别集的数据集进行实例分割和分类的深度神经网络训练方法，适用于各种损失函数、深度神经网络体系结构和应用领域。该方法利用类别层次结构和互斥类别来改善分类性能和推广性能的结果。
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