【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法。
技术介绍
1、长尾视觉识别是计算机视觉和图像处理领域中一项具有挑战性的任务，它关注如何准确识别现实世界中数量分布极不均衡的各类视觉对象。在长尾数据集中，少数的常见类别占据了大部分样本，而大量的不常见类别则样本稀少。这种不平衡性给图像分类任务带来了巨大的挑战，因为模型往往会对常见类别过度拟合，而对不常见类别的识别能力不足。但是这些不常见的类别可能比头部类别的识别更重要，例如疾病分类和危险驾驶识别等。因此，解决长尾问题对促进视觉任务的处理具有重要作用。
2、为了解决长尾识别中的不平衡问题，现有的方法通常采用再平衡策略，如重采样和重加权等技术，以缓解数据不平衡的负面影响。这些方法通过调整训练过程中的类别权重或样本分布，试图提高模型对尾部类别的识别性能。此外，一些方法还采用了多专家协作的框架，通过构建多个专注于不同数据子集的专家模型来提高整体识别能力。
3、然而，现有方法在处理长尾问题时仍存在显著的局限性。传统的方法往往简单地基于类别频率对数据集...
【技术保护点】
1.一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于：步骤S1中所述头部、中部和尾部类别的频率满足以下表达式：
3.根据权利要求1所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于：步骤S3中通过以下步骤构造所述损失函数：
4.根据权利要求3所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于：步骤S31中计算多个所述专家子网络的损失值的表达式为：
5.根据权利要求3所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方...
【技术特征摘要】
1.一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于：步骤s1中所述头部、中部和尾部类别的频率满足以下表达式：
3.根据权利要求1所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于：步骤s3中通过以下步骤构造所述损失函数：
4.根据权利要求3所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于：步骤s31中计算多个所述专家子网络的损失值的表达式为：
5.根据权利要求3所述的一种基于多专家动态协作的长尾图像分类方法，其特征在于：步骤s31中所述动态自适应学习损失的表达式为：
6.根据权利要求3所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：周浩，崔国恒，王超，高霏，吴艳杰，王勇，黄汛，何永明，李硕耕，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：
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