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CIFAR-LT
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VICAL框架通过减少预测方差来改进长尾视觉识别
研究人员推出了一种名为VICAL的新型框架，旨在增强长尾视觉识别能力。与以往侧重于最大化多专家模型中专家多样性的方法不同，VICAL优先考虑方差减少。该框架结合了自一致性学习（Self-Consistency Learning）来平滑损失景观并减轻过拟合，特别是针对尾部类别，以及深度集成蒸馏（Deep Ensemble Distillation）来促进跨专家语义一致性。在CIFAR-LT、ImageNet-LT和iNaturalist…
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新型 HPM 检测器通过简化的特征几何提升 OOD 检测性能
研究人员提出了一种名为超球池化马氏距离 (HPM) 的新型事后检测器，用于长尾分布外 (LT-OOD) 检测。该方法对特征进行归一化，并使用池化、岭正则化的度量，而非特定类别的协方差。在 CIFAR-LT 和 ImageNet-100-LT 数据集上的实验表明，HPM 显著提高了检测精度，在 CIFAR-100-LT 上取得了最先进的 Log Efficiency Score，同时以更低的训练成本保持了高 AUROC。