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

       针对长尾分布中的不平衡分类问题，本文首次发现这些重新平衡方法能够实现令人满意的识别精度，这是因为它们可以显着地促进深度网络的分类学习。但是同时它们也在一定程度上破坏了学习到的深度特征的代表能力。 因此，本文提出了一个统一的双边分支网络(BBN)来同时处理表示学习和分类器学习，其中每个分支分别各自执行自己的职责 特别是，我们的BBN模型进一步配备了一种新的累积学习策略，其目的是首先学习

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