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
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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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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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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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
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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多标签学习算法分为量大类：1）改造数据适应算法2）改造算法适应数据1 改造数据（1）二分类用L个分类器，分别对应L个标签，进行训练。（2）标签排序+二分类利用“成对比较”（pairwise comparison），获得L(L-1)/2个分类器，然后利用投票，得到标签的排序。接着，利用二分类，补充标签排序的投票结果，提高准确性。（3）随机k标签从L个标签随机取得k个标签，重复n次，获得n个分类器。这
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2024-03-19 21:33:49
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一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理1、单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label 标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；
直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类 算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。
2、常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等 2、单标签多分类算法原理1、单
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2024-05-03 14:18:05
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一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label 标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类 算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等 2、单标签多分类算法原理1、单标签多分类问题其实是指待预测的
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2023-09-28 22:31:33
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1. 机器学习中的分类问题 在机器学习方向的相关研究中，分类问题可以被分为二分类问题、多分类问题及多标签分类问题。二分类问题即二元分类问题，其中某个样本只有“属于”或 “不属于”这一类两种情况；也可以称之为“0/1”分类，属于这一类即为“1”， 不属于即为“0”。 多分类问题也可称为多类别分类问题，即一个样本属于且仅属于多个类（一般多于两类）中的一个，其中一个样本只能属于一个类，不同类
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2023-12-24 08:56:13
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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
1.前言 Caffe可以通过LMDB或LevelDB数据格式实现图像数据及标签的输入，不过这只限于单标签图像数据的输入。由于研究生期间所从事的研究是图像标注领域，在进行图像标注时，每幅图像都是多标签的，因此在使用Caffe进行迁移学习时需要实现多标签图像数据的输入。走过许多弯路，要毕业了，现在将这种比较实用的方法做一下总结方便后面学弟学妹的学习
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2024-01-17 12:49:25
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关于多标签分类任务的损失函数和评价指标的一点理解之前有接触到多标签分类任务，但是主要关注点都放在模型结构中，最近关于多标签分类任务进行了一个讨论，发现其中有些细节不是太清楚，经过查阅资料逐渐理解，现在此记录。多标签分类任务损失函数在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。BCEW
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2023-09-29 22:02:02
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最近看的一篇论文是中山大学的一篇ICCV 2017论文，这篇论文主要介绍了在针对多标签图片，如何识别attention region ,并且定位到感兴趣的区域，并且输出针对类别标签的各个分数。
接下来我们尽可能顺着作者的行文思路先把整体的概念梳理一遍。
对于原文的解读，是把文章理解以后说成自己的话，肯定不会逐字逐句的解读，在解读时候我也加上了一些自己的理解。 /A
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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相信很多小伙伴最开始都是从分类任务入手深度学习这个领域的吧，这个就类似学习代码的第一课，“Hello world”一样。深度学习中，除了模型设计之外，最重要的想必就是选取合适的损失函数了。不过一般实验中，损失函数的调用十分简单，也就是一行代码的事情，但是最近发现，好多小伙伴，对于损失函数的基础意义及实现细节，还是不甚了解，所以在此对分类任务中常用的交叉熵损失函数进行详细的介绍。1. 事件发生的概率
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2023-09-21 19:39:19
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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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机器学习中的多标签分类算法是指一种任务，其中每个实例可以同时属于多个标签而不是唯一的一个。这类问题在自然语言处理、图像处理等多个领域有着重要的应用。接下来，我们将系统性地分析如何利用机器学习解决多标签分类问题，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
```mermaid
timeline
title 机器学习多标签分类算法历史
2001 : 多标签分
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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