学术背景与问题提出 近年来，深度神经网络在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是在图像识别、目标检测和语义分割等任务中。然而，当面对长尾分布（long-tailed distribution）数据时，即使是目前最先进的深度模型也表现不佳。长尾分布指的是数据集中少数类（tail classes）的样本数量远远少于多数类（head classes）的样本数量。这种数据不平衡问题在许多实际应用中普遍存在，例如管道故障检测和人脸识别等。 长尾图像识别的主要挑战在于如何有效处理数据不平衡问题，尤其是如何提升少数类的泛化性能。常见的解决方案包括重采样（re-sampling）、损失重加权（loss re-weighting）和数据增强（data augmentation）等。然而，这些方法往往无法从根本上...