multi-label image classification:多標簽圖像分類總結
多標簽圖像分類總結 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 ...
原文：使用遷移學習（Transfer Learning）完成圖像的多標簽分類（Multi-Label）任務
本文通過遷移學習將訓練好的VGG 模型應用到圖像的多標簽分類問題中。該項目數據來自於Kaggle，每張圖片可同時屬於多個標簽。模型的准確度使用F score進行量化，如下表所示： 標簽 預測為Positive 預測為Negative 真值為Positive TP FN 真值為Negative FP TN 例如真實標簽是 , , , , , , 預測標簽是 , , , , , , 則TP , FN ...
2020-08-12 20:44 0 490 推薦指數：
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