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Prototype-based classifier learning for long-tailed visual recognition

Science China(Information Sciences) 2022年第6期65卷 62-76页

作者： Xiu-Shen WEI Shu-Lin XU Hao CHEN Liang XIAO Yuxin PENG School of Computer Science and Engineering Nanjing University of Science and Technology Key Lab of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education and Jiangsu Key Lab of Image and Video Understanding for Social Security Wangxuan Institute of Computer Technology Peking University State Key Laboratory of Integrated Services Networks Xidian University

In this paper, we tackle the long-tailed visual recognition problem from the categorical prototype perspective by proposing a prototype-based classifier learning(PCL) method. Specifically, thanks to the generalization ability and robustness, categorical prototypes reveal their advantages of representing the category semantics. Coupled with their class-balance characteristic, categorical prototypes also show potential for handling data imbalance. In our PCL, we propose to generate the categorical classifiers based on the prototypes by performing a learnable mapping function. To further alleviate the impact of imbalance on classifier generation, two kinds of classifier calibration approaches are designed from both prototype-level and example-level aspects. Extensive experiments on five benchmark datasets, including the large-scale iNaturalist, Places-LT,and ImageNet-LT, justify that the proposed PCL can outperform state-of-the-arts. Furthermore, validation experiments can demonstrate the effectiveness of tailored designs in PCL for long-tailed problems.

关键词： long-tailed distribution categorical prototype classifier generation classifier calibration class imbalance

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