基于加權分類和樣本合成的卷煙圖像精細識別

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摘要：為解決采集的卷煙圖像數(shù)據(jù)類別分布不均衡、樣本數(shù)量少帶來的識別率低的問題，提出了一種基于加權分類損失和樣本合成的卷煙圖像精細識別模型。針對類別數(shù)量長尾分布問題，設計了一種新型的加權分類損失函數(shù)，用于增強對不同卷煙類別的學習能力；針對部分卷煙類別樣本數(shù)量少，在不增加采集成本情況下提出了一種高質量卷煙虛擬樣本生成方法，極大地緩解了某些卷煙數(shù)據(jù)量不足、識別精度低下的問題。（剩余10581字）