一种基于因果校准的长尾图像识别方法

本发明涉及一种基于因果校准的长尾图像识别方法，包括：长尾分布图像数据集的获取和预处理；在深度学习神经网络模型的基础上构建基于因果校准的长尾图像识别模型；训练基于因果校准的长尾图像识别模型；获取待识别长尾图像并进行预处理；将待识别长尾图像输入训练后的基于因果校准的长尾图像识别模型，最终输出的逻辑校准值输入Softmax分类器，最终得到长尾图像识别结果。本发明能够有效干预模型的训练以及推理过程，提升了模型对各个类别的识别准确性，更好地提升了基于因果校准的长尾图像识别模型在长尾场景中的泛化能力；消除了动量在长尾场景中对头部类别的过度偏向，缓解了模型的偏差；平衡了对各个类别的关注度。