ACM MM'24｜CPRFL：基于CLIP的新方案，破解长尾多标签分类难题

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前言   本文提出了一种新颖的提示学习方法，称为类别提示精炼特征学习（CPRFL），用于长尾多标签图像分类（LTMLC）。这是首次利用类别语义关联来缓解LTMLC中的头尾不平衡问题，提供了一种针对数据特征量身定制的开创性解决方案。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 作者：VincentLee 来源：晓飞的算法工程笔记 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 现实世界的数据通常表现为长尾分布，常跨越多个类别。这种复杂性突显了内容理解的挑战，特别是在需要长尾多标签图像分类（ LTMLC ）的场景中。在这些情况下，不平衡的数据分布和多物体识别构成了重大障碍。为了解决这个问题，论文提出了一种新颖且有效的 LTMLC 方法，称为类别提示精炼特征 ………………………………