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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什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图：图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题。同样，是这幅照片，问题变成了，这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲？这就变成了一个多分类问题。但今天谈论的多标签是什么呢？ 如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个ye
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2023-10-27 11:03:10
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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)
文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况,二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干个类中的多个类,比如一篇文章里即描写政治又描写金融等内容，那么这篇文章可能
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2023-12-21 19:21:54
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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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# PyTorch 多标签图像分类
多标签图像分类是一种机器学习任务，其中每个输入图像可以与多个标签相关联。这与传统的单标签分类方法不同，后者每个输入只对应一个标签。多标签分类的问题广泛应用于图像处理、文本分类、医学诊断等领域。
在本文中，我们将使用 PyTorch 框架实现一个简单的多标签图像分类模型。这个模型将包含数据加载、模型构建、训练及测试的完整过程。
## 依赖库
首先，我们需要
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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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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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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Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional NetworksPaper PDF 文章目录IntorductionInnovationMethodGraph Convolutional NetworkGCN for Multi-label RecognitionImage representation learningGCN base
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2023-12-22 11:11:05
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初次拿到这个题目，想了想做过了猫狗大战这样的二分类，也做过cifar-10这样的多分类，类似本次比赛的题目多标签图像分类的确没有尝试过。6941个标签，每张图片可能没有标签也可能存在6941个标签，即各个标签之间是不存在互斥关系的，所以最终分类的损失函数不能用softmax而必须要用sigmoid。然后把分类层预测6941个神经元，每个神经元用sigmoid函数返回是否存在某个标签即可。来蹚下整个
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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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
背景：需要从图像数据之中加载图像，然后根据标签训练。简单的直接将图片放入文件夹生成标签和训练数据，然后训练模型。实从图像到训练好的模型的转变。目录一、小样本量运行与调试1.1 数据集1.2 标签格式1.3 最小数据集运行1.4 可能的报错及解决方案（没有可不看）二、大样本量数据集的生成2.1 图片格式2.2 标签格式2.3 批处理生成数据与标签图像名称读取序列乱序list拆为两个list图像读出与
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2023-10-31 21:58:06
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欢迎大家来到图像分类专栏，本篇基于pytorch完成一个多类别图像分类实战。作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介 实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤：1、选择开源框架目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等；2、构建并读取数据集根据任务需求搜集相关图像搭建相应的数据集，常见的方式包括：网络爬虫、实地拍摄、
注意力驱动的动态图形卷积网络用于多标签图像识别
摘要
近年来，为了提高多标签图像的识别精度，研究中经常使用图卷积网络(GCN)来建模标签依赖关系。但是，通过计算训练数据的标签共现可能性来构造图可能会降低模型的通用性，特别是当测试图像中存在偶然的共现对象时。我们的目标是消除这种偏差并增强学习特征的鲁棒性。 为此，我们提出了一种注意力驱动动态图卷积网络（ADD-
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2024-06-06 14:11:57
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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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论文题目：Joint Optic Disc and Cup Segmentation Based on Multi-label Deep Network and Polar Transformation概念介绍多标签分类(Multi-label classification)概念 多标签分类是多类分类的一般化, 多类分类是将实例精确分类到一个或者多个类别中的单一标签问题, 在多标签问题中, 没有限
