如何同時處理龐大、稀有、開放類別的視覺識別？伯克利 AI 研究院提出了開放長尾識別方法

雷鋒網 AI 科技評論按：在計算機視覺領域，圖像分類其實是一個最基本的問題，然後一旦遇到極端長尾、開放式的數據集時，即便是最基本的圖像識別任務，也難以很好地實現。伯克利 AI 研究院基於對某段相關的經歷的思考提出了「開放長尾識別」（OLTR）方法，據介紹，該方法可同時處理龐大、稀有、開放類別的視覺識別，是目前視覺識別系統評價中更全面、更真實的一種檢驗標準，它可以被進一步擴展到檢測、分割和強化學習上

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