来源：Li Y, Wang S, Yang H, et al. Enhancing differential evolution algorithm using leader-adjoint populations[J]. Information Sciences, 2023, 622: 235-268. 内容：CEC2017测试集, LADE. 注释：本算法为个人编译，仅供参考.

解开标签分布以实现长尾视觉识别（CVPR 2021） 此代码库基于。 安装 conda create -n longtail pip python=3.7 -y source activate longtail conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch pip install pyyaml tqdm matplotlib sklearn h5py tensorboard 训练 初赛 下载Places-LT的预训练caffe resnet152模型：请参考。 准备数据集：CIFAR-100，Places-LT，ImageNet-LT，iNaturalist 2018 请在下载这些数据集。 CIFAR-100培训 对于不平衡比为0.01的CIFAR-100，请使用LADE： python main.py -