# ChandlerIdeaCreator/AIC-Webly-supervised-Fine-Grained-Image-Recognition-National-Second-Prize

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ChandlerIdeaCreator/AIC-Webly-supervised-Fine-Grained-Image-Recognition-National-Second-Prize, dépôt open source à 210 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [ChandlerIdeaCreator](https://repo.masters-masters.com/owners/ChandlerIdeaCreator) |
| Étoiles | 210 |
| Forks | 34 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2025 |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [ChandlerIdeaCreator/AIC-Webly-supervised-Fine-Grained-Image-Recognition-National-Second-Prize](https://github.com/ChandlerIdeaCreator/AIC-Webly-supervised-Fine-Grained-Image-Recognition-National-Second-Prize) |

## Fiche du dépôt

框架核心是两阶段“粗筛-精滤”数据清洗流程。首先，利用CLIP的多门控决策逻辑进行宏观粗筛，精准剔除插画、图表等非摄影类噪声。随后，利用DINOv2的细粒度特征，创新采用“相对边际分数”识别处于类别边界的混淆样本，并结合GMM模型为各类别动态确定清洗标准。整个流程内置最小样本保留机制，以保护长尾分布下的稀有类别。 在清洗后的高纯度数据上，我们采用非对称协同训练策略。通过Swin Transformer与ConvNeXt双网络，利用其结构差异形成互补的错误识别模式，高效实现相互监督与纠错。同时，我们创新地对模型达成共识的样本目标化应用Balanced Softmax Loss，在精准应对长尾分…

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.