miniImageNet
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mini-imagenet-LT_longtail-dataset 长尾数据集的分类任务是一个较为常见的话题，但是数据集整理较为麻烦，并且有些数据集例如Imagenet-LT相对来说还是太多，算力不够的情况下做实验成本较高。因此我根据mini-Imagenet重新整理出了mini-Imagenet-LT长尾数据集。并且使用了RSG模型和stable diffusion扩充数据集两种方法进行性能上的对比。 RSG方法,allacc:72.62% headacc:75.91% middleacc:62.45% tailacc:50.83% SD方法,allacc:75.88% headacc:79.36% middleacc:64.31
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