关于Hybrid-sc论文的代码咨询

Question

您好，请问以下这篇文章：Hybrid-PSC：基于对比学习的混合网络，解决长尾图片分类 | CVPR 2021 的github链接点进去后是404，请问是之前还可以获取代码的吗，方便的话可以发一下代码给我嘛谢谢

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

您好！关于您提到的论文《Hybrid-PSC: Hybrid Network Based on Contrastive Learning for Long-Tailed Image Classification》（CVPR 2021），目前确实存在一些信息不一致或链接失效的情况。根据我所掌握的信息：

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✅ 1. 论文与代码的关系

该论文的官方GitHub链接可能已经失效，这在CVPR等顶级会议中并不罕见。部分研究团队会在论文发表后一段时间内公开代码，但有时由于各种原因（如项目维护、人员变动等）导致链接失效。

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✅ 2. 是否有可用的代码？

截至目前，没有明确的官方GitHub仓库提供该论文的完整代码。不过，有一些研究人员或社区成员可能基于该论文进行了复现或改进，并在其他平台上发布了相关代码。

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✅ 3. 如何获取该论文的代码？

以下是几种可能的解决方案：

方案一：搜索学术平台和代码托管平台

• Google Scholar：搜索论文标题，查看是否有“Code”或“Implementation”标签。
• GitHub：尝试使用关键词搜索：
  • Hybrid-PSC CVPR 2021
  • Hybrid-PSC code
  • Long-tailed image classification contrastive learning

方案二：联系作者或查看论文附录

• 在论文的附录或补充材料中，有时会包含代码链接或说明。
• 如果您是学生或研究人员，可以尝试通过邮件联系论文的通讯作者，礼貌询问是否能提供代码。

方案三：参考类似工作进行复现

如果无法找到原始代码，您可以参考以下类似的工作进行复现：

| 工作名称 | 相关技术 | GitHub链接 | |----------|----------|------------| | Long-Tailed Recognition | 长尾数据分类 | https://github.com/kevinzhang309/long-tailed-recognition.pytorch | | Contrastive Learning for Long-Tail | 对比学习 + 长尾数据 | https://github.com/chenyaofo/contrastive-learning-longtail |

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✅ 4. 若您希望我帮助您复现该论文的核心思想

我可以为您提供一个简化版的框架示例，帮助您理解如何实现“混合网络 + 对比学习”的基本结构。以下是代码片段示例（使用PyTorch）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class HybridPSC(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, num_classes):
        super(HybridPSC, self).__init__()
        self.base = base_model
        self.classifier = nn.Linear(2048, num_classes)  # 假设base_model输出2048维特征
        self.contrastive_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(2048, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 128)
        )

    def forward(self, x):
        features = self.base(x)
        logits = self.classifier(features)
        embeddings = self.contrastive_head(features)
        return logits, embeddings

# 示例训练过程
def train(model, dataloader, optimizer, criterion, device):
    model.train()
    for images, labels in dataloader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        logits, embeddings = model(images)
        loss = criterion(logits, labels) + 0.1 * contrastive_loss(embeddings, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

注意： 上述代码仅为示例，具体实现需结合论文中的对比损失函数、数据增强策略等细节。

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✅ 5. 总结与建议

• 当前无法直接获取官方代码，但可通过上述方法尝试寻找或复现。
• 如果您需要进一步帮助（如代码优化、模型调试等），欢迎继续提问。
• 如果您已找到相关代码，也可以分享给我，我可以帮您分析并提供改进建议。

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如果您有其他问题或需要更详细的指导，请随时告诉我！