ACE: Ally Complementary Experts for Solving Long-Tailed Recognition in One-Shot
[ICCV 2021][ORAL] ACE Github [多专家] [one-stage] [无预训练]
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Motivation
同样针对长尾问题中的跷跷板问题，希望不以牺牲head acc来提升tail acc，希望在one-stage中同时提升head&tail acc。
Method
- 在大小不同的sub-set上训练多个expert，对于tail数据，会分给更多的model。
- Loss包括一般的individual 分类loss，与RIDE类似；以及互补loss。
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individual CE loss：
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complement loss Lcom Loss:
对于model未见过的image，预测值尽可能低。为了降低不干扰其他expert，抑制对未见过image的贡献。 minimizes the logits of non-target categories for Ei so as to put down their effect.
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- 总体loss
总结
sub-set大小不同
在one-stage中，all，many, mid, few的acc均提升（但many相较于RIDE仍低）
这里解决跷跷板问题也是采用多专家，但是loss与RIDE不同，这里loss抑制了专家对不熟悉领域的effect，避免其瞎说，直接让他闭麦。
