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摘要
在细粒度图像识别中，由于资源稀缺和专业标注的成本高，获取高质量标注
的数据是非常困难的。网络监督下的细粒度图像识别是指利用网络上收集的大量
带有标签噪声的样本来进行细粒度图像识别的任务，它能有效缓解高质量数据紧
缺的问题。然而网络上的数据集存在不同类别间样本数量不平衡、标签不准确和
有噪声等问题，这些会干扰模型的学习，导致模型性能下降。因此，针对上述挑
战，本文完成了以下三项关键工作。
（1）鄱阳湖作为东亚-澳大利西亚候鸟迁徙路线的重要停歇地，对维护生态
平衡和保护生物多样性起着至关
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