当前位置: 首页 > news >正文

[CVPR 2022] Balanced Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition

Contents

  • Introduction
  • Method
    • Preliminaries
    • Balanced Contrastive Learning (BCL)
      • Drawbacks of SCL
      • Class-averaging
      • Class-complement
      • Lower bound of BCL
    • Optimization with Logit Compensation
    • Framework
  • Experiment
  • References

Introduction

  • 作者发现对于在长尾数据集上,Supervised contrastive loss 学得的特征并不能形成 regular simplex (which is an ideal geometr
http://www.lryc.cn/news/28445.html

相关文章:

  • 23种设计模式-工厂模式
  • Linux操作系统学习(进程等待)
  • Docker学习(十八)load 和 import 命令的区别
  • mysql中的事务
  • 《C++ Primer Plus》第18章:探讨 C++ 新标准(9)
  • 记录一次PWM信号异常问题
  • 简单了解---性能测试
  • 1.机器学习笔记第一周
  • 若依学习(前后端分离版)——启动时发生了啥?(@PostConstruct)(mybatis log free)
  • 每日十问9c++-内存模型和名称空间
  • 【python】JSON数据类型与Python数据类型之间的转化
  • Spring——什么是事务?传播行为?事务隔离级别有哪些?
  • 【项目实战】使用Feign服务间相互调用,其实OpenFeign也没有想象中那么难嘛
  • tun驱动之ioctl
  • [acwing周赛复盘] 第 93 场周赛20230304
  • NOIP2022 T4 比赛
  • 计算机组成原理
  • 1. 命名规范
  • 论文投稿指南——中文核心期刊推荐(新闻事业)
  • 【Linux】工具(4)——make/Makefile
  • 【企业服务器LNMP环境搭建】nginx安装
  • Linux 配置规范 操作系统 _S3A3G3
  • 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
  • 【C语言进阶:指针的进阶】回调函数
  • C++模板的使用
  • 三天Golang快速入门—面向对象
  • 开发手册——一、编程规约_6.并发处理
  • ACM---大一第三周周赛(Floyd算法+并查集算法学习周)
  • spring整合mybatis和Junit
  • Spring Boot 3.0系列【7】核心特性篇之JSON