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)
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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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.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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# 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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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
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、
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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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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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
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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使用图像级监督学习空间正则化以进行多标签图像分类
摘要
多标记图像分类是计算机视觉中一项基本而又具有挑战性的任务,近年来，标签间语义关系的研究取得了很大进展。但是，传统的方法无法对多标签图像中标签之间的底层空间关系进行建模，因为通常没有标签的空间标注.在本文中，我们提出了一个统一的深度神经网络，该网络仅利用图像级别的监督即可利用标签之间的语义和空间关系。对于多
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2024-04-30 20:11:29
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早在 2012 年，神经网络就首次赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战。Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 彻底改变了图像分类领域。如今，为图像（或图像分类）分配单个标签的任务已经非常成熟。然而，实际场景并不仅限于“一张图片一个标签”的任务——有时，我们需要更多！在这篇文章中，我们将看看分类任务的一种修改——所谓的多输出分类或图
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2023-07-17 13:26:52
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文章目录前言一、开始任务的前提条件二、深度学习通用框架三、修改代码前，使用者需要明确的问题1.图片分成三个集，并放在正确的位置2.明确你是几分类问题3.明确你是使用的模型网络四、图像分类通用pytorch框架——具体代码实现一、输入处理模块0.引入库1.数据增强2.加载数据集二、加载模型三、定义损失函数、优化器四、构建训练过程（训练、验证、测试）3.训练与验证4.训练与可视化展示5.测试总结 前
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2023-10-12 23:37:39
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其实当静下心去回头看过去在浮躁心态下所学过的东西，多多少少都能翻出一些以前没有留意过的内容，或许这就是「温故而知新」吧。这不，今天我除了回顾以往的知识，又有了一点新的收获。 那么先把<img>
标签的基本内容回顾一遍吧。1.img
标签的基本语法 <img src="URL"
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2024-07-10 13:55:39
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# 多标签分类与 PyTorch 实践
## 什么是多标签分类？
多标签分类是一种机器学习任务，其中一个实例可以同时属于多个类。例如，在文本分类中，一篇文章既可以被标记为“科学”又可以是“教育”。与传统的单标签分类不同，多标签分类的输出层需要考虑多个标签的存在。
## PyTorch 简介
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，广泛用于 NLP、CV 等领域。其灵活性和易用性使得多标签
