作者 | Mohamed-Achref Maiza 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。...这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...（224、224、3）的图像，并为每个图像返回1280个长度的向量。...每个最终神经元将充当一个单一类别的单独的二进制分类器，即使提取的特征对于所有最终神经元而言都是相同的。 使用此模型生成预测时，应该期望每个流派都有一个独立的概率得分，并且所有概率得分不一定总和为1。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。
问题 在做图像分类时候，会收集一批相应的数据，这里将其称为总数据集total-data， 按照一般的做法，会将总数据集划分为训练集（train-data）、验证集（valid-data）以及测试集（test-data...有时候使用随机分配的算法会导致每个标签下样本的个数分布不是很均匀，有的标签下样本个数很多，有的标签下样本个数很少，这就导致了一种数据不均衡问题，使得训练的模型偏向于数据样本多的标签。...那么我们能不能按照相应的比例，也将每一个标签下的数据按照对应的比例进行划分呢？这其实也是比较好实现的。...total-data目录下存放的是所有的图像数据集，图像命名样式为label_xxxx.jpg 1.获取所有的图像样本名称： 2.按照比例将total_data.txt划分为train_data.txt...以及test_data.txt: 其中，split_train_test.py样式如下： 3.统计分析下每个标签下样本的数量 其中，statistic.py: 从总数据集中复制对应的图像文件到训练集和测试集
其实关于多标签学习的研究，已经有很多成果了。 主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法，只通过转换原始问题来解决多标签问题。如BR， LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配多标签问题。...多标签图像数据集 我们将采用如下所示的多标签图像数据集，一个服饰图片数据集，总共是 2167 张图片，六大类别： 黑色牛仔裤(Black Jeans, 344张) 蓝色连衣裙(Blue Dress，386...softmax 激活函数，但是多标签图像分类需要采用 sigmoid 。...，原因主要是多标签分类的目标是将每个输出的标签作为一个独立的伯努利分布，并且希望单独惩罚每一个输出节点。...小结 本文介绍了如何采用 Keras 实现多标签图像分类，主要的两个关键点： 输出层采用 sigmoid 激活函数，而非 softmax 激活函数； 损失函数采用 binary cross-entropy
要通过TensorFlow for Poets训练一个图像分类器，我们只需要提供一样东西 ——训练数据。也就是一个有很多图像的图像目录： ?...我的计划是创造一个可以区分五种不同的花的图片分类器，玫瑰、太阳花等等： ? 这就是我的训练数据，注意我有五个目录，每一种花都有一个目录，在每个目录中都有很多的图片： ? ?...在TensorFlow for Poets中这就是一个标记好的图片清单，图片分类器仅仅是一个函数f(x)=y在这里，x是一个2D的图像像素矩阵，y是玫瑰标签。...当然不是很长，事实上TensorFlow for Poets并不是从零开始训练分类器，它是从一个现有的叫做Inception的分类器开始训练的，Inception是谷歌最好的图像分类器之一，并且它是开源的...在TensorFlow for Poets里我们以Inception为基础，然后使用一个叫做再次训练的功能来调试使其更好地分辨我们的图像。
基于Tensorflow的Quick Draw图像分类 1、数据集介绍 2、Quick Draw图像分类 2.1 数据获取 2.2 设置环境 2.3 数据预处理 2.4 模型创建 2.5 模型训练和测试...2.6 模型保存、加载和重新测试 1、数据集介绍 Google的“Quick Draw”数据集是一个开源的数据集。...该数据集共有345个类别，共5000万张图片，所有这些图片都是由参与挑战的1500万名用户在20s或者更短的时间内绘制完成。 ...这里将在10个类别的100万张图片上进行学习，为了测试模型的辨别力，特意选择了一些比较相似的图像 2、Quick Draw图像分类 2.1 数据获取 从Google 下载数据，并将其保存至名为"data_files..."的空目录下面。
接着上一次的多标签分类综述，本文主要以Pascal VOC2012增强数据集进行多标签图像分类训练，详细介绍增强数据集制作、训练以及指标计算过程，并通过代码进行详细阐述，希望能为大家提供一定的帮助！...作者&编辑 | 郭冰洋 上一期多标签图像分类文章，也是本文的基础，点击可以阅读：【技术综述】多标签图像分类综述 1 简介 基于image-level的弱监督图像语义分割大多数以传统分类网络作为基础，从分类网络中提取物体的位置信息...txt文件 本次实战是关于图片多标签分类任务的介绍，因此主要关注的为Annotation文件夹和ImageSets下的Main文件夹。...7 评价指标计算 多标签图像分类网络的性能需要根据平均准确率精度（mAP）来进行分析，而平均精度准确率均值需要先对每个类别的平均准确率进行计算。...3、每个类别的最高准确率 ? 总结 以上就是整个多标签图像分类实战的过程，由于时间限制，本次实战并没有进行详细的调参工作，因此准确率还有一定的提升空间。 有三AI夏季划
1 简介 基于image-level的弱监督图像语义分割大多数以传统分类网络作为基础，从分类网络中提取物体的位置信息，作为初始标注。...txt文件 本次实战是关于图片多标签分类任务的介绍，因此主要关注的为Annotation文件夹和ImageSets下的Main文件夹。...7 评价指标计算 多标签图像分类网络的性能需要根据平均准确率精度（mAP）来进行分析，而平均精度准确率均值需要先对每个类别的平均准确率进行计算。...根据分类网络我们可以得到图像在每个类别下对应的预测得分，其具体形式如下： results = {‘aeroplane’：{‘2007_000032’:[0.7,0.8,......0.9],...3、每个类别的最高准确率 ? 总结 以上就是整个多标签图像分类实战的过程，由于时间限制，本次实战并没有进行详细的调参工作，因此准确率还有一定的提升空间。
该技术有一些直接应用场景，比如为 YouTube 视频生成简介，又比如为无标签图像做注解，但其价值远不止于此。...注解生成——作为图像分类的延伸 作为一个历史悠久的 CV 任务，图像分类背后有许多强大模型。图像分类能把图像中相关联的形状、物体的视觉信息拼凑到一起，把图像放入物体类别中。...在我们的例子中，VGG-16 图像分类模型导入 224x224 分辨率的图像，生成对分类图像非常有用的 4,096 维特征矢量。...Word-embedding 帮助我们把词语表示为矢量，相近的词语矢量在语义上也是近似的。 在 VGG-16 图像分类器里，卷积层提取了 4,096 维表示，传入最终的 softmax 层进行分类。...为提升每个特征里涵盖的与任务相关的信息，我们可以训练图像嵌入模型（用来对特征进行编码的 VGG-16 网络）作为注解生成模型的一部分。这使得我们能为图像编码器调参，以更符合注解生成器的角色。
转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...接着，您需要对训练和测试的图像进行整形和归一化。其中，归一化会将图像的像素强度限制在0和1之间。最后，我们使用之前已导入的to_categorical 方法，将训练和测试标签转换为已分类标签。...07 小结综上所述，我们讨论了为图像分类任务，训练深度神经网络的一些入门级的知识。您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。
该技术有一些直接应用场景，比如为 YouTube 视频生成简介，又比如为无标签图像做注解，但其价值远不止于此。...注解生成——作为图像分类的延伸 作为一个历史悠久的 CV 任务，图像分类背后有许多强大模型。图像分类能把图像中相关联的形状、物体的视觉信息拼凑到一起，把图像放入物体类别中。...Word-embedding 帮助我们把词语表示为矢量，相近的词语矢量在语义上也是近似的。 在 VGG-16 图像分类器里，卷积层提取了 4,096 维表示，传入最终的 softmax 层进行分类。...在下面的例子里，算法保持了一个 k = 2 的候选句子列表，即每个垂直时间步到每个加粗词语的路线。 ? 局限性 对于学习把图像映射到人类级别的文字注解，该神经图像注解生成器提供了一个十分有用的框架。...为提升每个特征里涵盖的与任务相关的信息，我们可以训练图像嵌入模型（用来对特征进行编码的 VGG-16 网络）作为注解生成模型的一部分。这使得我们能为图像编码器调参，以更符合注解生成器的角色。
接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。...让我们设置网络摄像头来预测由网络摄像头传输的图像。 首先要设置网络摄像头的视频元素。打开 index.html 文件，在 部分中添加如下行，并删除我们用于加载狗图像的 标签。...在 MobileNet 预测的基础上添加一个自定义的分类器 现在，让我们把它变得更加实用。我们使用网络摄像头动态创建一个自定义的 3 对象的分类器。...在 index.html 的 标签的末尾添加 KNN 分类器的导入（你仍然需要 MobileNet，所以不要删除它的导入）： <script src="https://unpkg.com/...结语 我们在这里主要是加载并运行一个名为 MobileNet 的流行的预训练模型从而实现在浏览器中的图像分类问题。
尝试原型化图像分类器来分类垃圾和可回收物 - 这个分类器可以在光学分拣系统中应用。...构建图像分类器 训练一个卷积神经网络，用fastai库（建在PyTorch上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。使用了由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集。...在此处下载其数据集，然后将其移至与笔记本相同的目录中。（注意：需要使用GPU来加速训练。）...这种拟合方法的优点在于学习率随着每个时期而降低，能够越来越接近最佳状态。在8.6％时，验证错误看起来非常好......看看它如何对测试数据执行。 首先可以看看哪些图像分类错误。...这些是每个图像的预测概率。该张量有365行 - 每个图像一个 - 和6列 - 每个材料类别一个。 ? 现在要将上面张量中的概率转换为预测类名的向量。 ? 这些是所有图像的预测标签！
先前的工作表明，预测图像说明允许 CNN 开发有用的图像表示 [3]。这种分类是通过将每个图像的标题、描述和主题标签元数据转换为词袋向量来执行的，然后可以将其用作多标签分类任务的目标。...后来的工作将这种方法扩展到预测与每个图像相关的短语 [2]，从而实现到其他分类数据集的零样本迁移。...直觉上，这些任务的良好表现是由于 CLIP 在训练期间接受的广泛监督以及图像说明通常以动词为中心的事实，因此与动作识别标签的相似性高于数据集中使用的以名词为中心的类，例如图片网。...在观察每个类中的四个训练示例后，发现零样本 CLIP 与少样本线性分类器的平均性能相匹配。此外，当允许观察训练示例本身时，CLIP 优于所有小样本线性分类器。这些结果总结在下图中。...特别是，图像的自然语言描述比遵循特定任务本体的图像注释（即用于分类的传统单热标签）更容易获得。因此，为 CLIP 风格的分类器标注训练数据更具可扩展性，特别是因为许多图像-文本配对可以免费在线下载。
不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢，让我们一同进行实验，来探索那暗中作祟的标签噪声！...作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介 在数据集制作过程中，由于主观、客观的原因，会导致标签噪声的出现，其存在会对最终的分类模型性能造成一定的影响。...2 实验记录 2.1 无标签噪声的训练结果 首先我们通过构建最基本的CNN网络对两个数据进行分类，在正常图片且无标签噪声的情况下，Cifar 10和Cifar 100分别取得了89.2%和65.8%的准确率...在评价分类模型的准确率时，我们往往会通过分析混淆矩阵以查看不同类别的预测结果，通过混淆矩阵我们可以得到每个类别预测正确和错误的个数，近似的认为预测错误的类别属于跨类标签噪声。 ?...在跨类噪声比例20%的情况下，我们得出相应的混淆矩阵结果如上表所示，可以看出每个类别中均有预测错误的样本出现。
它们很容易调试 这些特点是非常重要的。 目前，很多移动端上的深度学习任务都是在云端完成的。当你想要让手机识别一张图片，程序会先把这张图片通过网络发送到远程服务器上进行分类，随后再将结果发送回手机上。...Google开源了MobileNet，并随之开放了16个ImageNet checkpoint，每一个对应一种不同的参数结构。这为我们训练自己的小又快的图像分类器提供了一个良好的开端。...搭建数据集，训练MobileNet 我们今天的挑战是搭建一个能够识别道路和非道路图片的分类器。这就像《硅谷》里面的“hot dog, not hot dog”应用，把热狗改成了道路。...以防分类器学会的是区分“天空、非天空”； 从网上选取1000张不那么明显的道路图片，以防分类器把挡风玻璃上的倒影等特征错认为道路特征。...此外，从网上搜集的图片可以有效地增加你的数据集的多样性，但这样做也有一个缺点，网站上图片的标签往往有些混乱。
编译：xyhncepu 编辑：丛末、Pita AI 科技评论按：目前大多数关于图像小样本分类的研究工作都是研究单标签场景，每个训练图像只包含一个对象，然而现实中的场景中以多对象多标签居多，因此对于多标签小样本的图像分类研究更...之前大多数关于图像小样本分类的研究工作都是研究「单标签」场景，其中每个训练图像只包含一个对象，因此只有一个类别标签。...图 2：支持交叉、联合和减法操作标签集的 LaSO 网络体系结构 多任务网络是在一个大规模的多标签数据集上进行训练的，每个图像的多个标签与出现在图像上的目标相对应。...这些测试包括使用在真实、留存的多标签数据上经过预训练的分类器对生成的示例进行分类，以及使用 LaSO 网络合成的特征向量来测试源自留存的测试集的检索（图 3）。 ?...图 4：LaSO 增强表现（底部四行）VS 基准（顶部三行） 多标签小样本分类是一项全新的、具有挑战性和实用性的研究工作。我们为这个研究工作提出了第一个基准。
1.概念介绍 多标签图像分类（Multi-label Image Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法...AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏，mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏，得到AP后mAP的计算就变得很简单了，就是取所有AP的平均值。...上图比较直观，圆圈内（true positives + false positives）是我们选出的元素,它对应于分类任务中我们取出的结果，比如对测试样本在训练好的car模型上分类，我们想得到top...，但是因为我们只召回了2个，所以召回率为30%。...实际多类别分类任务中，我们通常不满足只通过top-5来衡量一个模型的好坏，而是需要知道从top-1到top-N（N是所有测试样本个数，本文中为20）对应的precision和recall。
它还有助于防止过度拟合，因为网络几乎从来不会看到完全相同的两次输入然后仅仅记住它们。典型的图像数据增强技术包括从输入图像中随机裁剪部分，水平翻转，应用仿射变换，如平移、旋转或剪切等。 ?...，基本上与Krizhevsky等人在2012年为AlexNet设计的方法相同，或者只有一些微小的变化。...一个主要策略由5个子策略组成，每个子策略依次应用2个图像操作，每个图像操作都有两个参数:应用它的概率和操作的幅值(70%的概率执行旋转30度的操作) 这种策略在训练时是如何应用在图片上的呢?...AutoAugment像NASNet一样训练——一个源自Google的用于搜索最优图像分类模型结构的增强学习方法。...如果我们同时使用这两种方法：在使用ImageNet AutoAugment 策略时微调ImageNet的权重?这些优化的效果会叠加起来，为我们解决新的图像分类问题提供新的最佳方法吗?
一、前言 前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...例如：AUS就是[DEV_f1,URB_f0,LIT_f1,IND_f1,STB_f0]，不知您有什么好的办法？ 并且附上了数据文件，下图是他的数据内容。...二、实现过程 这里【Jin】大佬给了一个答案，使用迭代的方法进行，如下图所示： 如此顺利地解决了粉丝的问题。...后来他粉丝自己的朋友也提供了一个更好的方法，如下所示： 方法还是很多的，不过还得是apply最为Pythonic！ 三、总结 大家好，我是皮皮。
Keras 实现多标签图像分类，主要分为四个部分： 介绍采用的多标签数据集 简单介绍使用的网络模型 SmallerVGGNet，一个简化版的 VGGNet 实现 SmallerVGGNet 模型并训练...、高和通道数量，然后 classes 是数据集的类别数量，最后一个参数 finalAct 表示输出层的激活函数，注意一般的图像分类采用的是 softmax 激活函数，但是多标签图像分类需要采用 sigmoid...Adam 优化方法，损失函数是 binary cross-entropy 而非图像分类常用的 categorical cross-entropy，原因主要是多标签分类的目标是将每个输出的标签作为一个独立的伯努利分布...小结 本文介绍了如何采用 Keras 实现多标签图像分类，主要的两个关键点： 输出层采用 sigmoid 激活函数，而非 softmax 激活函数； 损失函数采用 binary cross-entropy...---- 如果想了解更多关于多标签图像分类的理论知识，可以查看下面这篇综述： 【技术综述】多标签图像分类综述
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