TPAMI 2024｜如何在动态世界中捕捉每一个细节？智能视觉识别的突破，开放长尾识别技术详解！

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题目：Open Long-Tailed Recognition in a Dynamic World 动态世界中的开放长尾识别 作者：Ziwei Liu; Zhongqi Miao; Xiaohang Zhan; Jiayun Wang; Boqing Gong; Stella X. Yu 源码链接： https://liuziwei7.github.io/projects/LongTail.html 点击下方 卡片 ，关注“ AI前沿速递 ”公众号 各种重磅干货，第一时间送达 摘要 真实世界的数据往往呈现出长尾和开放式（即包含未见类别）的分布。一个实用的识别系统必须在多数类（头部类）和少数类（尾部类）之间取得平衡，跨分布泛化，并在未见类别（开放类）的实例中承认新颖性。我们定义了Open Long-Tailed Recognition++（OLTR++）作为从这类自然分布的数据中学习，并针对包括已知和开放类别的平衡测试集优化分类准确率。OLTR++在一个集成算法中处理了类别不平衡、少样本学习、开放集识别和主动学习，而现有的分类方法通常只关注一个或两个方面，并且 ………………………………