【OpenVI—论文解读系列】达摩院开源低成本大规模分类框架FFC CVPR论文深入解读_达摩院发布了大量开源数据集

一、背景

     解决该问题最直观的方式是通过集群的方式消耗更多的显卡资源，但即便如此，海量ID下的分类问题，依然会有如下几个问题：

     1.）成本问题：分布式训练框架 + 海量数据情况下，内存开销、多机通信、数据存储与加载都会消耗更多的资源。

     2.）长尾问题：实际场景中，当数据集达到上亿ID时，往往其绝大部分ID内的图片样本数量会很少，数据长尾分布非常明显，直接训练难以获得较好效果。

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