我们就是傻狗天仙配啦~决赛排行榜：这次比赛感谢第一名的 baseline：我们的代码基于这个baseline，省去了自己编写数据读取、评分准则的麻烦。首先，我们将baseline的模型换成ResNet50、DenseNet201空模型效果不好；然后，我们选择了迁移学习，参考博客：，后来将其InceptionV3换成InceptionResNetV2： from keras.application
摘要：当前的多模式深度学习方法很少明确利用多个标签固有的依赖性，这对于多模式多标签分类至关重要。 在本文中，我们提出了一种用于多标签分类的多模式深度学习方法。 具体来说，我们引入了用于特征表示学习的深度网络，并构造了具有目标函数的分类器，该目标函数受标签和模态之间的依赖关系约束。 我们还提出了有效的训练算法来共同学习深度网络和分类器。 因此，我们显式地利用标签和模式之间的关系来促进多
他们都用于多类别多分类BCELoss在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间： 假设Target是： 下面用BCELoss来验证一下Loss是不是0.7194！ 应该是上面每次都保留4位小数，算到最后误差越来越大差了0.0001。BCEWithLogitsLossBCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss
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2024-03-20 21:43:39
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RNN CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类，传统的神经网络就没有办法使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 是包含循环的网络，可以把信息从上一步传递到下一步
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2024-03-18 13:31:56
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多标签分类与视觉属性预测0. 问题概述对于标签分类问题，表示事物本身可以分为多个类别，但是对于每一个样本存在至少一个类别，例如分类猫、狗、植物、动物。一个样本是猫的同时，又属于动物。因此就不能再像以往的模型一样，输出用softmax激活函数激活，因为我们最终的输出标签可能同时有很多的类，例如鸟类有羽毛和啄。1. 搭建模型通常对多标签任务可以采取两种网络模型，一种是直接输出一个全连接层分支，最后一层
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2024-10-29 07:24:19
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背景麻省理工学院研究团队发表在ICML2020的 《From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks》 表示 imagenet数据集中有约20%的数据都是至少有2个标签谷歌发布了多标签数据集Open image dataset主要是利用谷歌自己的多标签模型打标之后，然后人工修改一部分。常用方案
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2021-09-07 11:33:40
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1、多标签分类有些情况，会想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如思考一个人脸识别器，并识别出这个是谁。这就需要对于同一张图片，首先识别出有几个人，并给识别出的人贴上标签。这就是多个二值标签的分类系统被叫做多标签分类系统。现在，我们打算使用MNIST数据做一个是否为大数字（大于6）、是否为奇数的多标签分类。from sklearn.neighbors import KNeighborsClass
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2024-10-18 19:21:50
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CNN-RNN:一种统一的多标签图像分类框架
文章是2017 CVPR的，主要用于多标签图像分类
摘要
虽然深度卷积神经网络(CNNs)在单标签图像分类方面取得了巨大成功，但需要注意的是，现实世界的图像通常包含多个标签，这些标签可以对应于一幅图像中不同的物体、场景、动作和属性，传统的多标签图像分类方法是对每个类别学习独立的分类器，并对分类结果进行排序或阈值
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2023-12-02 17:18:47
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CNN、RNN、GAN网络一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型** 一、CNN1、结构卷积神经网络CNN（带有卷积的一类网络总称） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有
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2024-03-26 11:00:46
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预备知识：1）svm：svm（support vector machine）即支持向量机，是一种机器学习算法，2000年左右开始火爆，被认为是（2005年论文上写的）目前分类算法中最好的二个之一（还有一个是boost方法，即使用多个
低分辨率的分类器线性组合成一个高分辨率的模式）；根据它的原理，个人认为它和人工神经网络的计算公式本质一样，虽然它们的类切分方式不一样。至少svm是完全的基于
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2023-07-31 21:55:07
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本文主要介绍一下如何使用 PyTorch 实现一个简单的基于self-attention机制的LSTM文本分类模型。 目录LSTMself-attention机制准备数据集数据集处理设置输入数据参数训练模型训练模型效果测试模型测试模型效果 LSTMLSTM是RNN的一种变种，可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。self-attention机制总的来说self-attention机制分为三步
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2023-08-10 22:16:40
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介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现。深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手。尽可能多地参与项目，并尝试自己完成。这将帮助您更深入地掌握主题，并帮助您成为更好的深度学习实践者。在本文中，我们将看一个有趣的多模态主题，我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序，即图像字幕。图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作。例如：这
文本处理的前提 文本预处理:分词词语 -> id,将词语转化成id表示id矩阵: matrix -> [|V|, embed_size]词语A -> id(5)生成一个字典型的词表label -> id来表示 数据来源:搜狐新闻数据集 提取码 fech 训练集大概为23000条,一共13个分类若读文件头部出现\ufeff,则把编码改成 encoding='utf-8-sig
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2024-04-07 21:19:19
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目录ZoomNet：用于3D对象检测的部分感知自适应缩放神经网络ForecastNet：一种用于多步超前时间序列预测的时变深度前馈神经网络结构形变的LSTM基于消息传递的知识图谱复杂问答基于深度学习的手绘草图阴影着色ZoomNet：用于3D对象检测的部分感知自适应缩放神经网络论文名称：ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for
任务描述将循环任务(RNN)应用在图像分割上，需要对网络结构进行设计。任务选择：文本情感分类（正向，负向）选择的网络结构：LSTM语言：python框架选择：pytorch（主框架，构建网络结构） 其他辅助框架：pickle（python 的文件库。由于数据集的一部分放在pkl文件里，需要pickle库进行读取） tqdm （UI方面的库，用于添加进度条，方便观察计算的进度）数据集：aclImdb
一、写在前面的话最近项目需要做一个针对内容的打标签系统，这里的内容是CSDN网站上面用户创作的内容，例如，博客、问答等，打上CSDN统一标签之后有利于对内容的归类和检索，即知识的结构化。CSDN统一标签目前大概有400-500个，有大类和小类两个层级，对于python这个大类来说，下面的小类有：python，list，django，virtualenv，tornado，flask等标签。大家都知道
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2024-04-23 11:08:25
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基于标签图叠加的多标签分类
摘要
图像或视频总是包含多个对象或动作。由于深度学习技术的快速发展，多标签识别已经实现了良好的性能.近年来，图卷积网络(GCN)被用来提高多标签识别的性能,然而，标签相关建模的最佳方式是什么，以及如何通过标签系统感知来改进特征学习，目前还不清楚.本文提出了一种标签图叠加框架，从以下两个方面对传统的多标签识别GCN+CNN框架进行改
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2023-12-31 15:57:41
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前言 本文提出了一种新的弱监督多标签分类（WSML）方法，该方法拒绝或纠正大损失样本，以防止模型记忆有噪声的标签。由于没有繁重和复杂的组件，提出的方法在几个部分标签设置（包括Pascal VOC 2012、MS COCO、NUSWIDE、CUB和OpenImages V3数据集）上优于以前最先进的WSML方法。各种分析还表明，方法的实际效果很好，验证了在弱监督的多标签分类中正确处理损失很
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2023-10-03 06:51:05
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多标签分类 即多标签分类相关/相似的问题。一个同属于监督学习并和多标签分类很相关的问题就是排序问题（ranking）。排序任务是对一个标签集排序，使得排在前面的标签与相应实例更相关。 在特定分类问题中，标签属于一个层次结构（hierarchical structure）。当数据集标签属于一个层次结构的时候，我们这个任务为层次分类，如果一个样本与层次结构的多个节点相关， 那么这个任务就被称为
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2023-12-09 13:30:07
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