VICAL:用于长尾视觉识别的邻域一致性对齐
本文通过实证分析指出长尾学习中专家多样性与集成精度无正相关,提出VICAL框架,利用Self-Consistency Learning和Deep Ensemble Distillation在解耦的频率域中降低预测方差,从而提升长尾识别性能。
本文通过实证分析指出长尾学习中专家多样性与集成精度无正相关,提出VICAL框架,利用Self-Consistency Learning和Deep Ensemble Distillation在解耦的频率域中降低预测方差,从而提升长尾识别性能。