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申请/专利权人：温州大学
摘要：本发明公开了一种基于傅里叶变换和对比学习的长尾学习方法，包括如下步骤：采用两种不同的采样策略从数据集中抽取样本，分为头部类别样本和尾部类别样本；将抽取的样本输入主干网络，在主干网络的每个残差块后加入傅里叶变换模块，将头部类别的数据的风格信息迁移给尾部类别的数据；加入对比学习模块，对风格迁移后的尾部类别和原始的尾部类别的特征图进行对比学习，最大化风格迁移后的尾部类别数据与原始数据之间的相似度；将头部类别和尾部类别的特征图输入到一个分类器中，得到分类结果。本方案可以在保持尾部类别的特征语义信息不变的同时，利用头部类别的特征的风格信息来增强尾部类别特征的多样性，从而提高模型在尾部类别上的泛化能力。
主权项：1.一种基于傅里叶变换和对比学习的长尾学习方法，其特征在于，包括如下步骤采用均匀采样和翻转采样两种不同的采样策略，分别从数据集中抽取样本，利用均匀采样获得头部类别样本，利用翻转采样获得尾部类别样本，其中头部类别样本数量大于尾部类别样本数量；将抽取的样本输入主干网络，在主干网络的每个残差块后加入傅里叶变换模块，将头部类别特征的风格信息迁移给尾部类别特征；在主干网络的最后一层加入对比学习模块，对风格迁移后的尾部类别和原始的尾部类别的特征进行对比学习，使用SimSiamLoss来最大化风格迁移后的尾部类别数据与原始数据之间的相似度；将头部类别和经过风格迁移的尾部类别的特征图输入到一个分类器中，得到它们的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 温州大学 基于傅里叶变换和对比学习的长尾学习方法
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