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【普林斯顿博士论文】解决缺陷数据来构建现实世界的计算机视觉系统

来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文提出一个新的基准,通过数据增强具有可控偏差。对现有的偏差消除方法进行了彻底的比较,并提出了一种简单的方法,优于其他更复杂的对比方法。 计算机视觉系统正日益被部署到现实世界的应用中,例如自动驾驶汽车上的识别模型、演示软件中的字幕模型以及视觉搜索引擎背后的检索模型。在构建这些真实的计算机视觉系统时存在许多实际挑战,其中许多与数据的不完美有关。具体来说,现实世界的数据可能会因分散注意力的虚假相关性而产生偏差,不同类别存在不平衡的长尾数据,具有大量缺陷的噪声数据,等等。

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