arXiv cs.CV· Keliang Chen, Yaxin Hou, Hui Liu, Yuheng Jia·· 5 小时前AI 评分22
视觉语言模型的无监督长尾适配：MARS 方法提升 4.71 个百分点
Unsupervised Long-Tailed Adaptation of Vision-Language Models
AI 导读
研究提出无监督长尾适配（ULTA）新场景，发现现有视觉语言模型适配方法在长尾分布下头部类别性能急剧下降，与监督长尾学习中尾部类别受损的现象相反。为此提出 MARS 模型，通过 Boundary-Preserving Alignment 和 Margin-aware Self-Refinement 缓解头部类别边界侵蚀并修正尾部与易混淆类别。
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