Multi-label

CNN: Single-label to Multi-label

一、本文的主要思想1、通过BING将一张图像生成很多小块图像，然后用聚类的方法，在这些小图像中选出一小部分作为待识别的hypotheses；2、将每张图像的这些hypotheses输入到sharedCNN中，每个hypothesis会产生一个预测，将这些所有的预测采用一个max-pooling得到最后的结果。二、本文方法的优势1、不需要真是的boundingbox信息；2、这种结构对冗余的或者噪声
始于长虹·2020-06-29 20:23

论文笔记：多标签学习综述（A review on multi-label learning algorithms）

2014TKDE(IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering)张敏灵，周志华简单介绍传统监督学习主要是单标签学习，而现实生活中目标样本往往比较复杂，具有多个语义，含有多个标签。本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容，包括相关定义，评价指标，8个多标签学习算法，相关的其它任务。论文大纲相关定义：学习任务，三种策略评价指标：基于样本的评价指标，基于标签
weixin_30437481·2020-06-27 19:38

2019.CVPR.Visual Attention Consistency Under Image Transforms for Multi-Label Image Classification代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.modelsasmode
ConorWatson·2020-06-26 03:05

Multi-label Image Recognition by Recurrently Discovering Attentional Regions（阅读笔记简略）

论文摘要这部分从博客文章Multi-labelImageRecognitionbyRecurrentlyDiscoveringAttentionalRegions中摘抄而来论文拟解决问题：使用一种新的深度神经网络结构实现多标签的图像识别任务；传统方法及其缺陷：传统多标签分类器往往需要预测候选区域（regionproposal），这种方法往往会造成额外开销，性能也难以达到最好；本文的主要工作：本文中
本初-ben·2020-06-26 02:54

Self-Supervised Adversarial Hashing Networks for Cross-Modal Retrieval 整理笔记

本文采用multi-label的形式来表述label与对象之间的关系(即一个对象可能有多个label)。networka
智障王狗蛋·2020-06-25 11:27

论文阅读笔记《LaSO: Label-Set Operations networks for multi-label few-shot learning》

核心思想  本文提出一种通过标签集合操作实现多标签分类任务的网络（Label-SetOperationsNetworks，LaSO）。作者首先为我们举了一个形象的例子，如下图所示  如果我们希望训练得到一个用于动物的分类器，但是我们采集到的老虎图片是带有笼子的（如图a），因此在学习过程中可能由于学习到了笼子的特征，而导致训练得到的分类器无法识别野生环境中的老虎（如图c）。作者想到了一个解决方案，就
深视·2020-06-25 10:19

Multi-Label Transfer Learning for Semantic Similarity

介绍本文提出了一种新颖的多标签迁移学习方法，以共同学习多个注释提供的信息，而不是将它们视为独立的任务。随着句子编码器的最新发展和成功，将句子映射到固定长度矢量或句子嵌入，一种方法是首先使用预训练模型计算每个句子的嵌入，然后输出两个嵌入之间的余弦相似度。作为预测的相似性。由于这些句子编码器是在大型语料库上训练的，这些语料库通常不属于语义相似性领域，因此迁移学习对于这种方法的表现至关重要。虽然在一些语
1024gcg·2020-06-25 05:43

【论文笔记】【ICCV17】Multi-label Image Recognition by Recurrently Discovering Attentional Region

最近看的一篇论文是中山大学的一篇ICCV2017论文，这篇论文主要介绍了在针对多标签图片，如何识别attentionregion,并且定位到感兴趣的区域，并且输出针对类别标签的各个分数。接下来我们尽可能顺着作者的行文思路先把整体的概念梳理一遍。对于原文的解读，是把文章理解以后说成自己的话，肯定不会逐字逐句的解读，在解读时候我也加上了一些自己的理解。/Abstract/首先作者提出一个创新的结构用来
Makaay晴天院思源·2020-06-24 13:39

Multi-Label Classification(多标签分类) 介绍

Multi-Label是一个比较新的研究方面，可能很多人没有听过。这里我简单地翻译一下Tsoumakas的介绍（http://mlkd.csd.auth.gr/multilabel.html）。
毛葱头·2020-06-24 04:46

Tencent ML-Images: A Large-Scale Multi-Label Image Database for Visual Representation Learning

摘要：现有的视觉表达学习任务中，深度神经网络通常由单个标签的图像训练而来，例如ImageNet。然而单个标签很难描述样本中所有的重要内容，有些有用的视觉信息在训练时可能会浪费掉了。本文中，我们期望利用多标签的图像训练CNNs，从而增强训练出来的CNN模型的表达质量。为了达到目的，我们建立一个包含18M图像，11K类别的大规模多标签样本集，称为TencentML-Images。我们高效的利用大规模分
abrams90·2020-06-22 12:04

基于keras实现多标签分类（multi-label classification）

首先讨论多标签分类数据集（以及如何快速构建自己的数据集）。之后简要讨论SmallerVGGNet，我们将实现的Keras神经网络架构，并用于多标签分类。然后我们将实施SmallerVGGNet并使用我们的多标签分类数据集对其进行训练。最后，我们将通过在示例图像上测试我们的网络，并讨论何时适合多标签分类，包括需要注意的一些注意事项。multi-labelclassificationdataset数据
Synioe·2020-06-22 06:29

MIML系列(一):Fast Multi-Instance Multi-Label Learning 快速多示例多标签学习

MIML系列(一):FastMulti-InstanceMulti-LabelLearning快速多示例多标签学习  目前的研究方向是基于MIML的，然而网上关于MIML的论文讲解有点少，因此打算自己看一些论文记录一下：摘要  本篇论文主要是为了有效地处理大数据集而提出了MIMLfast方法，该方法首先构造所有标签共享的低维子空间，然后通过随机梯度下降法，对特定的线性模型进行排序，优化近似排序损失
落花满蹊径·2020-04-06 17:05

深度学习模型处理多标签（multi_label）分类任务——keras实战

最近在读论文的的过程中接触到多标签分类(multi-labelclassification)的任务，必须要强调的是多标签（multi-label）分类任务和多分类(multi-class)任务的区别：多标签分类任务指的是一条数据可能有一个或者多个标签
王同学死磕技术·2020-02-08 19:31

多标签分类：Ensemble Application of Convolutional and Recurrent Neural Networks for Multi-label Text Categ

文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7966144文章标题：EnsembleApplicationofConvolutionalandRecurrentNeuralNetworksforMulti-labelTextCategorization（卷积和递归神经网络在多标签文本分类中的集成应用）IJCNN2017
浩比浩比·2019-10-30 21:11

系统学习机器学习之总结（三）--多标签分类问题

由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。
Eason.wxd·2019-08-04 15:07

如何用 Python 和 BERT 做多标签（multi-label）文本分类？

10余行代码，借助BERT轻松完成多标签（multi-label）文本分类任务。疑问之前我写了《如何用Python和BERT做中文文本二元分类？》
nkwshuyi·2019-05-21 09:26

如何用 Python 和 BERT 做多标签（multi-label）文本分类？

10余行代码，借助BERT轻松完成多标签（multi-label）文本分类任务。疑问之前我写了《如何用Python和BERT做中文文本二元分类？》
王树义·2019-05-21 06:31

Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks

Multi-LabelImageRecognitionwithGraphConvolutionalNetworks原文地址时间：2019年Introduction多目标检测可以通过对每个目标进行二分类来完成，但是这样做忽视了目标之间的关系，因此出现了基于概率图或者RNN的模型，前者将multi-label
luputo·2019-05-17 13:01

多标签分类评估方式（Metrics for measuring the prediction quality of a multi-label system）

Metricsformeasuringthepredictionqualityofamulti-labelsystem大多数情况下，机器学习，深度学习中我们经常面对的分类问题大多是二分类，多类问题，但是有时候我们也会有多标签分类问题的产生。对于多标签分类问题，我们需要一个合理客观的评价这个分类器好坏的方式，在这里根据Someremarksonpredictingmulti-labelattribu
丿回到火星去·2019-04-17 08:53

CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label ImageClassification

文章目录CNN-RNN:AUnifiedFrameworkforMulti-labelImageClassificationCVPR2016介绍方法LSTM模型推理CNN-RNN:AUnifiedFrameworkforMulti-labelImageClassificationCVPR2016在本文中，我们利用递归神经网络（RNN）来解决标签依赖性。提出的CNN-RNN框架学习联合图像标签嵌入来
hinanmu·2019-02-25 21:17

论文笔记：SGM: Sequence Generation Model for Multi-label Classification

感想这篇文章是我在参加DeeCamp2018课程的时候，发现的，当时原作者还只是研一，就中了一篇CCFB类的Bestpaper，这篇文章的工作跟我的工作非常的像，不过我没作者做得多，所以我发的论文的档次没他的高，anyway，我也学习一下，找一下灵感，模型的代码用pytorch写的，地址为：https://github.com/lancopku/SGM1.介绍多标签分类（MLC，Multi-lab
农民小飞侠·2018-10-26 20:41

利用BCELoss解决Multi-label问题

classtorch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=True)[source]计算target与output之间的二进制交叉熵。loss(o,t)=−1n∑i(t[i]log(o[i])+(1−t[i])log(1−o[i]))loss(o,t)=-\frac{1}{n}\sum_i(t[i]log(o[i])+(1-t[i])log(1-o[i]))lo
Saul Zhang·2018-10-23 10:04

关于Multi-label Classification 多标签分类的问题

多分类：训练集中每个样本只有一个标签，该标签来自于一个不重合的标签集合L，|L|>1。当|L|=2时，这是一个二分类问题。当|L|>2时，这是一个多分类问题。单标签与多标签：多标签：令为训练样本集，为标签集合，给定一组形式为的训练样本，，，目的是学习求出合适的误差低的函数（中的uniquevalues）。大多数情况下，多标签的方法会涉及到一个给定样本可能有的标签的排序问题，因此这个学习算法可以看成
Rosemary_Yan·2018-10-18 00:41

【翻译】HCP: A Flexible CNN Framework for Multi-Label Image Classification

HCP：用于多标签图片分类的灵活的卷积神经网络【初次翻译此类文章，翻译不当之处敬请指正】摘要——卷积神经网络(CNN)在单标签图片分类任务中表现出良好的性能。但是，如何最好地利用CNN处理多标签图片仍然是一个难题，主要是由于复杂的底层对象布局和多标签训练图片的缺乏。在本文中，我们提出了一个灵活的深度卷积神经网络框架，叫做“Hypothesis-CNN-Pooling(HCP)”，其中以任意数量的对
RickyTino·2018-10-06 23:50

深度学习---多标签分类问题

GuideToMulti-ClassMulti-LabelClassificationWithNeuralNetworksInPython（2）、多标签分类（multilabelclassification）1、使用caffe训练一个多标签分类/回归模型2、keras解决多标签分类问题3、keras:multi-label
Dean0Winchester·2018-05-06 11:10

caffe_ocr之路(一)----项目配置与编译

代码包含了对lstm、warp-ctc、multi-label等的适配和修改，还有基于inception、restnet、densenet的网络结构。代
RobertY·2017-11-15 17:58

tensorflow编程一些需要知道的 - 4

训练1024维特征的数据集合，multi-label，转成多个1的onehot的label,2个全连接。
mao_feng·2017-03-30 14:44

论文笔记 | CNN-RNN:A Unified Framework for Multi-label Image Classification

AuthorsJiangWangYiYangJunhuaMaoZhihengHuangChangHuangWeiXuWangJiangAbstract利用了CNN和RNN，考虑了类别之间的dependency，取得了不错的分类效果1Introductionmulti_label的一些文献Y.Gong,Y.Jia,T.Leung,A.Toshev,andS.Ioffe.Deepconvolution
bea_tree·2016-09-28 19:01

caffe 实现多标签输入（multilabel、multitask）

caffe本身并不支持多类标的输入，该框架主要用于解决图片分类的问题，而目前，两个重要的问题需要多标签的输入：多任务学习（multi-task）和多标签分类（multi-label），本文针对这两个问题
GZGlenn·2016-03-23 08:32

[置顶] caffe 实现多标签输入（multilabel、multitask）

     caffe本身并不支持多类标的输入，该框架主要用于解决图片分类的问题，而目前，两个重要的问题需要多标签的输入：多任务学习（multi-task）和多标签分类（multi-label），本文针对这两个问题
hubin232·2016-03-23 08:00

Caffe 中LMDB接口处理多标签（Multi-Label）数据

Caffe的数据接口主要有原始图像（ImageData）,HDF5,LMDB/LevelDB。由于Caffe自带的图像转LMDB接口只支持但label，对于多label的任务，往往需要使用HDF5。然而，Caffe对于HDF5的数据，需要预先读取整个h5文件，这对于小数据的情况不成问题，而且一次性读到内存里还节省训练中的IO开销。可是对于数据量大的情况，内存可能放不下整个h5文件，则需要划分成几个
zhzhanp·2016-02-23 22:00

Multiple-instance learning 和 Multi-label classification

一、Multiple-instancelearning(MIL，多示例学习)MIL是由监督学习的一个演变过来的，MIL的数据由一系列带有label的bags组成，每个bags中由很多instances（示例）,但每个bag中的instance不知道对应的label，在一个简单的二值分类的例子中（label={+1,-1}），如果一个bag中的所有instances对应的label均为-1时，则此b
Jason____zhou·2015-12-28 20:18

hdf5格式的matlab读写操作

最近要用caffe处理一个multi-label的回归问题，就是输出是一个向量，不是一个具体的数值，这个时候之前的leveldb格式就不凑效了，因为caffe源代码里面默认label是一个数值，网上搜了下
kuaitoukid·2015-02-03 13:00

GCMex - MATLAB wrapper for graph cuts multi-label energy min

BrianFulkerson >SoftwareGCMex-MATLABwrapperforgraphcutsmulti-labelenergyminimizationThispackageprovidessourceandprecompiledMatlabmexfilesforthegraphcutsbasedmulti-labelenergyminimizationtechniquesde
luckyboy101·2014-11-03 08:00

CNN: Single-label to Multi-label

一、本文的主要思想  1、通过BING将一张图像生成很多小块图像，然后用聚类的方法，在这些小图像中选出一小部分作为待识别的hypotheses；  2、将每张图像的这些hypotheses输入到sharedCNN中，每个hypothesis会产生一个预测，将这些所有的预测采用一个max-pooling得到最后的结果。二、本文方法的优势  1、不需要真是的boundingbox信息；  2、这种结构
woyaopojie1990·2014-08-13 15:00

论文读书笔记-Multi-Label Classification on Tree- and DAG-Structured Hierarchies

 标题：Multi-LabelClassificationonTree-andDAG-StructuredHierarchies这篇来自2011年ICML机器学习会议上的一篇，作者是JamesT.Kwok.凑巧的是，在11月3日的中国机器学习会议上见到过这位教授，他也是第二个发言的。当时南大的周教授在介绍他的时候，就说他对于Kernel极其了解，算的是kernel方面的专家。当时James给我们讲
jj12345jj198999·2012-12-01 11:00

Multi-label K-nearest neighbor (ML-KNN)

注意点：MLKNN_train注释部分有train_target-AQxMarray,iftheithtraininginstancebelongstothejthclass,thentrain_target(j,i)equals+1,otherwisetrain_target(j,i)equals-1 。如果设置成1和0可以吗？不行，因为MLKNN_test有如下代码：fori=1:num_te
杰·2012-08-01 15:00

多标记(multi-label)学习和Mulan

      概念澄清:       传统的单标签分类（中国也有翻译成单标记，不过我个人认为还是应该翻译成一个名词）学习是从一个只属于一个标签l的样本集合中学习，其中每一个标签属于一个互斥的标签集合L,|L| > 1。 在多标签分类中，每个样本属于一个L样本集合的一个子集。  &
chenwq·2011-12-21 20:00

多标签学习

Multi-Label是一个比较新的研究方面，可能很多人没有听过。这里我简单地翻译一下Tsoumakas的介绍（http://mlkd.csd.auth.gr/multilabel.html）。
cowboy_wz·2010-01-20 18:00

多标签学习

Multi-Label是一个比较新的研究方面，可能很多人没有听过。这里我简单地翻译一下Tsoumakas的介绍（http://mlkd.csd.auth.gr/multilabel.html）。
chl033·2010-01-20 18:00
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