BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition

       針對長尾分佈中的不平衡分類問題，本文首次發現這些重新平衡方法能夠實現令人滿意的識別精度，這是因爲它們可以顯着地促進深度網絡的分類學習。但是同時它們也在一定程度上破壞了學習到的深度特徵的代表能力。 因此，本文提出了一個統一的雙邊分支網絡(BBN)來同時處理表示學習和分類器學習，其中每個分支分別各自執行自己的職責 特別是，我們的BBN模型進一步配備了一種新的累積學習策略，其目的是首先學習

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