Long Tail Learning
La méthodologie désigne les méthodes et étapes systématiques adoptées dans la recherche ou la résolution de problèmes. Son objectif est d'assurer la précision et la fiabilité de la recherche grâce à un processus scientifique et normalisé, ce qui améliore l'efficacité et la qualité de la résolution de problèmes. Dans divers domaines, la valeur d'application de la méthodologie est particulièrement évidente ; elle aide non seulement les chercheurs à clarifier leur orientation de recherche, mais fournit également un guide opérationnel normalisé pour la mise en œuvre des projets, favorisant ainsi la coopération interdisciplinaire et le partage des résultats.
CelebA-5
OPeN (WideResNet-28-10)
CIFAR-10-LT (ρ=10)
TADE
CIFAR-10-LT (ρ=100)
GLMC+MaxNorm (ResNet-34, channel x4)
CIFAR-10-LT (ρ=200)
CIFAR-10-LT (ρ=50)
GLMC + SAM
CIFAR-100-LT (ρ=10)
TADE
CIFAR-100-LT (ρ=100)
LIFT (ViT-B/16, ImageNet-21K pre-training)
CIFAR-100-LT (ρ=200)
PaCo + SAM
CIFAR-100-LT (ρ=50)
LTR-weight-balancing
COCO-MLT
LMPT(ViT-B/16)
EGTEA
CDB-loss (3D- ResNeXt101)
ImageNet-GLT
RIDE + IFL
ImageNet-LT
VL-LTR (ViT-B-16)
iNaturalist 2018
LIFT (ViT-L/14@336px)
Lot-insts
Character-BERT+RS
MIMIC-CXR-LT
Decoupling (cRT)
mini-ImageNet-LT
TailCalibX
NIH-CXR-LT
Places-LT
VOC-MLT