目录 什么是语义元素？为什么要语义化？HTML5常用的语义元素很多面试官会问：谈谈你对 HTML5语义化标签的理解。那么本篇博客专门解答一下这个问题。什么是语义元素？语义是指对一个词或者句子含义的正确解释。很多html标签也具有语义的意义，也就是说元素本身传达了关于标签所包含内容类型的一些信息。例如，当浏览器解析到<h1></h1>标签时，它将该标签解释为包含这一
引言 本实验基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。
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2024-05-17 09:54:17
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常规的基于CNN的图像分类网络如Lenet、Alexnet、VGGnet等都是单分类模型，本文记录在ubuntu16.04下如何对传统的单分类模型进行调整，实现多标签分类的效果，这里主要指的是对固定长度字符串的识别，相同原理可用于验证码识别和车牌识别。 下面整理了使用caffe完成多标签分类(multi-label classification)模型训练测试的整个流程，主要分为4个部分：
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2024-08-14 17:12:08
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Multi-Label Classification 首先分清一下multiclass和multilabel：多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 且假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如从100个分类中击中一个。多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签，即表示的是样本各属性而不是
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2023-09-05 10:41:47
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如何用softmax做多分类和多标签分类 现假设，神经网络模型最后的输出是这样一个向量logits=[1,2,3,4],就是神经网络最终的全连接的输出。这里假设总共有4个分类。用softmax做多分类的方法：tf.argmax(tf.softmax(logits))首先用softmax将logits转换成一个概率分布，然后取概率值最大的作为样本的分类,这样看似乎，tf.argmax(logits)
为了建立标签的语义信息和文档的内容信息之间的并加以利用，文章提出了一种
原创
2023-01-16 21:04:50
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参加TinyMind的深度学习纸币识别比赛，预赛在前一章介绍过戳这里。正赛是人民币冠字号编码识别，如下图，在给的测试集上把编码区识别出来，这是我通过yolov3做出来的结果。这里，我把自己的思路代码跟大家分享。 主要思路：自己做训练集，把每一种面值的纸币作为一类并把编码区作为ground truth框起来大概做了1000张标签，利用yolov3训练数据。由于考虑训练集背景单一简单，所以我用yolo
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2024-08-07 09:22:03
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一、无人驾驶近年来，随着人工智能技术的飞速发展，无人驾驶逐渐进入大众视野，无人公交、无人快递车已经成功应用。那么，无人驾驶的车辆究竟是如何识别道路和障碍物的呢？今天，我们从科研的角度，来一探究竟~无人驾驶包括五个等级，每个等级都包含环境感知、规划决策与执行控制三个方面，其中，环境感知就是无人驾驶车辆的眼睛，环境感知的方法主要有视觉识别和雷达感知两种，今天先来了解一下视觉识别知识—计算机视觉。二、无
今天将介绍深度学习中的分类模型，以下主要介绍Softmax的基本概念、神经网络模型、交叉熵损失函数、准确率以及Pytorch实现图像分类。
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1Softmax基本概念
在分类问题中，通常标签都为类别，可以用离散值来代替。例如，在图像分类问题中，假设一张图片是的灰度图片，那么图片中的4个像素值便是特征。假设对应的标签是猫狗等动物，其都是离散值，在深度学习模
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2024-05-13 17:48:50
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语义分割之 标签生成一. Labelme 生成工具单张生成二. Labelme 生成工具批量生成三. 自己写代码生成标签图像1. 提取图形类型与坐标并画图2. 生成标签图像和可视化图像3. 批量生成四. 其他功能1. 图例2. 删除类别3. 限制区域五. 代码下载 在 语义分割之 json 文件分析 中分析了标注后生成的 json 文件, 接下来就可以生成标签图像了假设你标注的图像放到了 D:\r
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2024-05-10 14:42:10
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多标签学习问题来源定义背景分类算法应用前景最新进展博主也是刚开始接触多标签分类相关的学习，如果有不正确的地方希望大家指正1.问题来源 多标签学习概念的提出源于文档分类中遇到的多义性问题。2.定义 有多标签分类，肯定就有单
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2024-10-16 18:22:05
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一、下载数据集 train文件夹中有62个文件夹，每个文件夹中是一类标志，每个文件夹的数量不一，有多又少，所以存在样本不均衡问题。二、样本标签转换打开train_label文件夹，发现有62类标签，对于62个类别，如果用标量表示会引入很大的数量等级差距，所以考虑采用独热编码对类别标签编码成向量形式。1.数据预处理：利用python sklearn 将类别数据转换成one-hot数据import p
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2024-02-22 11:19:42
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最近在参加一个识别的竞赛，项目里涉及了许多类别的分类，原本打算一个大的类别训练一个分类模型，但是这样会比较麻烦，对于同一图片的分类会重复计算分类网络中的卷积层，浪费计算时间和效率。后来发现现在深度学习中的多任务学习可以实现多标签分类，所有的类别只需要训练一个分类模型就行，其不同属性的类别之间是共享卷积层的。我所有的项目开发都是基于caffe框架的，默认的，Caffe中的Data层只支持单维标签
标签语义化
原创
2014-07-13 17:59:32
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A. 去掉或者丢失样式的时候能够让页面呈现出清晰的结构B. 有利于SEO：和搜索引擎建立良好沟通，有助于爬虫抓取更多的有效信息：爬虫依赖于标签来确定上下文和各个关键字的权重；C. 方便其他设备解析（如屏幕阅读器、盲人阅读器、移动设备）以意义的方式来渲染网页；D. 便于团队开发和维护，语义化更具可读性，遵循W3C标准的团队都遵循这个标准，可以减少差异化。
原创
2023-11-14 09:26:33
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A. 去掉或者丢失样式的时候能够让页面呈现出清晰的结构
B. 有利于SEO：和搜索引擎建立良好沟通，有助于爬虫抓取更多的有效信息：爬虫依赖于标签来确定上下文和各个关键字的权重；
C. 方便其他设备解析（如屏幕阅读器、盲人阅读器、移动设备）以意义的方式来渲染网页；
D. 便于团队开发和维护，语义化更具可读性，遵循W3C标准的团队都遵循这个标准，可以减少差异化。
1.引文深度学习的比赛中，图片分类是很常见的比赛，同时也是很难取得特别高名次的比赛，因为图片分类已经被大家研究的很透彻，一些开源的网络很容易取得高分。如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练，再慢慢去模型调优，很难取得较好的成绩。我们在[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练讲解了如何制作自己的数据集用于训练，这个教程在此基础上，进行训练与应用。2.数据介绍数据下载地址：这次的实
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2024-01-19 17:11:13
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翻译官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#id41.12. 多类别与多标签算法Multiclass and multilabel algorithms*警告 scikit-learn中所有分类器做多类别分类是开箱即用的。除非你想实验不同的多分类策略，否则没有必要使用sklearn.multiclass模块。* s
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2024-08-06 08:22:49
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新增
语义标签HTML5新增的
语义标签新增
标签标签语义header定义一个页面的页眉nav定义导航栏链接的部分aside定义页面主区域内容之外的内容，比如侧边栏section定义文档中的节（section、区段），section内应包含一组内容(<span>、<p>等)及其标题(<h1>-<h6>)article定义独立的文章内容，<articl
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2021-02-08 20:06:00
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结构清晰，方便阅读 比如： <br>就是一个换行标签 em就是斜体标签 <h1>h1就是标题标签</h1>依次往下<h2> h2标题标签，……h6</h2>
原创
2022-06-16 17:27:58
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