如今,在我们的生活中随处可见——智能手机的相册自动分类、产品缺陷识别、无人驾驶等等。 根据分类任务的目标不同,可以将图像分类任务划分成两部分:(1)单标签图像分类;(2)多标签图像分类。 单标签图像分类是指每张图片对应一个类别标签,根据物体类别的数量,又可以将单标签图像分类划分成二分类、多类别分类。如下图...
(3)深度学习方法:深度学习在图像分类中取得了显著的成果,而且在多标签分类任务中也表现出色。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)是最常用的深度学习模型,可以通过端到端的训练实现多标签分类。此外,注意力机制(Attention Mechanism)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)等模型也被应用于多标签分...
根据分类任务的目标不同,可以将图像分类任务划分成两部分:(1)单标签图像分类;(2)多标签图像分类。 单标签图像分类是指每张图片对应一个类别标签,根据物体类别的数量,又可以将单标签图像分类划分成二分类、多类别分类。如下图所示,可以将该图的标签记为海洋,通过单标签图像分类我们可以判定该图像中是否含有海洋。 然...
根据分类任务的目标不同,可以将图像分类任务划分成两部分:(1)单标签图像分类;(2)多标签图像分类。 单标签图像分类是指每张图片对应一个类别标签,根据物体类别的数量,又可以将单标签图像分类划分成二分类、多类别分类。如下图所示,可以将该图的标签记为海洋,通过单标签图像分类我们可以判定该图像中是否含有海洋。 然...
多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签. 可以想象成一个数据点的各属性不是相互排斥的(一个水果既是苹果又是梨就是相互排斥的), 比如一个文档相关的话题. 一个文本可能被同时认为是宗教、政治、金融或者教育相关话题. 数据类别:[[1,0,1],[0,1,0],[1,1,1],[0,0,0]......
单标签图像分类是指每张图片对应一个类别标签,根据物体类别的数量,又可以将单标签图像分类划分成二分类、多类别分类。如下图所示,可以将该图的标签记为海洋,通过单标签图像分类我们可以判定该图像中是否含有海洋。 然而,现实生活中的图片中往往包含多个类别的物体,这也更加符合人的认知习惯。我们再来观察下图,可以发现...
单标签图像分类是指每张图片对应一个类别标签,根据物体类别的数量,又可以将单标签图像分类划分成二分类、多类别分类。如下图所示,可以将该图的标签记为海洋,通过单标签图像分类我们可以判定该图像中是否含有海洋。 然而,现实生活中的图片中往往包含多个类别的物体,这也更加符合人的认知习惯。我们再来观察下图,可以发现...
多标签分类任务面临一些挑战: (1)标签不平衡问题:实际数据中,不同标签的出现频率可能存在较大差异,这会导致模型在少数类别上的性能下降。解决该问题的方法包括重采样和损失函数设计等。 (2)标签相似度问题:在多标签分类中,一些标签可能具有相似的语义或内容。这会导致模型难以准确预测具有相似标签的图像。解决该问题...
多标签分类任务面临一些挑战: (1)标签不平衡问题:实际数据中,不同标签的出现频率可能存在较大差异,这会导致模型在少数类别上的性能下降。解决该问题的方法包括重采样和损失函数设计等。 (2)标签相似度问题:在多标签分类中,一些标签可能具有相似的语义或内容。这会导致模型难以准确预测具有相似标签的图像。解决该问题...
多标签分类任务面临一些挑战: (1)标签不平衡问题:实际数据中,不同标签的出现频率可能存在较大差异,这会导致模型在少数类别上的性能下降。解决该问题的方法包括重采样和损失函数设计等。 (2)标签相似度问题:在多标签分类中,一些标签可能具有相似的语义或内容。这会导致模型难以准确预测具有相似标签的图像。解决该问题...