一种面向不平衡数据的分类模型，通过结合主动采样、实时数据增强和预训练DenseNet，提升对静态和实时数据的分类效果。
Liu, Yang · Yang, Guoping · 乔少杰 · Meiqi, Liu · Qu, Lulu · 韩楠 · 吴涛 · Yuan, Guan · Yuzhong, Peng
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2023
新提出的主动采样模块能够动态调整倾斜分布的样本数量，从而缓解类别不平衡对模型的影响。
数据增强模块扩展实时数据，避免因数据不足导致的过拟合，提升模型泛化能力。
使用在ImageNet上预训练的DenseNet并调整内存使用，使模型更高效，同时继承强大的特征提取能力。