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Long-Tailed-Recognition.pytorch:[NeurIPS 2020]该项目为长尾分类，检测和实例分段（LVIS）提供了强大的单阶段基线。这也是NeurIPS 2020论文“通过保持良好状态并消除不良动量因果效应进行长
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上传时间: 2021-03-18
详细说明：长尾问题的强大单阶段基线
该项目为长尾分类（在ImageNet-LT，长尾CIFAR-10 / -100数据集下），检测和实例分割（在LVIS数据集下）提供了强大的单阶段基线。它也是NeurIPS 2020论文《的PyTorch实施，，提出了一种通用解决方案，以消除各种长尾识别任务的不良动量因果效应。这些代码分为三个文件夹：
支持对ImageNet-LT，长尾CIFAR-10 / CIFAR-100数据集进行长尾分类。
在基于mmdet V1.1的LVIS V0.5数据集上支持长尾对象检测和实例分割。
长尾检测和实例分割的最新版本在。由于LVIS V0.5和mmdet V1.1都不再在其主页上可用，因此我们必须使用在上重新实现我们的方法。
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