原文:【pytorch】改造mobilenet_v2進行multi-class classification(多標簽分類)

什么是多標簽分類 在圖像分類領域,對象可能會存在多個屬性的情況。例如,這些屬性可以是類別,顏色,大小等。與通常的圖像分類相反,此任務的輸出將包含 個或更多屬性。本文考慮的是多輸出問題,即預先知道屬性數量,這是一種特殊情況的多標簽分類問題。 本文使用的數據集 在Kaggle網站上提供的 Fashion Product Images 數據集的低分辨率子集中進行練習。在本文中,我們將使用Fashion ...

2020-04-08 22:31 0 2085 推薦指數:

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Multi-class Classification相關

標簽(空格分隔): 畢業論文 (OS: 最近在做關於多類分類的綜述,但是搜索出來好多方向搞得自己雲里霧里的,好吧,又是在下孤陋寡聞了。還是那句話,不知道不可怕,但一直不知道就很尷尬了。) one-class classification -- 一元分類 In machine ...

Thu Mar 23 05:07:00 CST 2017 0 1505
focal loss for multi-class classification

轉自:https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/80982190 Focal loss 出自何愷明團隊Focal Loss for Dense Object Detection一文,用於解決分類問題中數據類別不平衡 ...

Sun Mar 17 23:12:00 CST 2019 0 2077
MobileNet_v2

研究動機: 神經網絡徹底改變了機器智能的許多領域,實現了超人的准確性。然而,提高准確性的驅動力往往需要付出代價:現代先進網絡需要高度計算資源,超出許多移動和嵌入式應用的能力。 主要貢獻: 發明了一個 ...

Mon Mar 26 22:13:00 CST 2018 0 2582
標簽分類(multi-label classification)綜述

意義 網絡新聞往往含有豐富的語義,一篇文章既可以屬於“經濟”也可以屬於“文化”。給網絡新聞打多標簽可以更好地反應文章的真實意義,方便日后的分類和使用。 難點 (1)類標數量不確定,有些樣本可能只有一個類標,有些樣本的類標可能高達幾十甚至上百個。  (2)類標之間相互依賴 ...

Sat Dec 01 23:22:00 CST 2018 0 24753
keras multi-label classification標簽分類

問題:一個數據又多個標簽,一個樣本數據多個類別中的某幾類;比如一個病人的數據有多個疾病,一個文本有多種題材,所以標簽就是: [1,0,0,0,1,0,1] 這種高維稀疏類型,如何計算分類准確率? 分類問題: 二分類分類標簽 Keras metrics (性能度量 ...

Sat Sep 21 07:58:00 CST 2019 0 1854
實踐案例丨基於ModelArts AI市場算法MobileNet_v2實現花卉分類

概述 MobileNetsV2是基於一個流線型的架構,它使用深度可分離的卷積來構建輕量級的深層神經網,此模型基於 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型結構實現。可以用圖像分類任務,比如貓狗分類、花卉分類 ...

Mon Jun 08 18:43:00 CST 2020 0 847
pytorch下對簡單的數據進行分類(classification)

看了Movan大佬的文字教程讓我對pytorch的基本使用有了一定的了解,下面簡單介紹一下二分類pytorch的基本實現! 希望詳細的注釋能夠對像我一樣剛入門的新手來說有點幫助! 最終運行出來的結果在下面: ...

Fri Jul 06 23:50:00 CST 2018 0 990
multi-label image classification:多標簽圖像分類總結

標簽圖像分類總結 目錄 1.簡介 2.現有數據集和評價指標 3.學習算法 4.總結(現在存在的問題,研究發展的方向) 簡介   傳統監督學習主要是單標簽學習,而現實生活中目標樣本往往比較復雜,具有多個語義,含有多個標簽。      荷蘭城市圖片     (1)傳統單標簽 ...

Fri Jan 11 19:25:00 CST 2019 0 8660
 
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