multi-label

【论文1】Unsupervised Person Re-identification via Multi-label Classification

附论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/2004.09228.pdf](https://arxiv.org/pdf/2004.09228.pdf【课题介绍】：北大DongkaiWang，ShiliangZhang的工作，录用于2020CVPR，首个利用多标签分类问题做无监督方面的行人再识别问题。本博只记录论文的理论思想以及idea的创新工作，便于后期回忆，具体实验细节部分请读者

小小音·2024-02-03 07:15

Multi-label classification复现

摘要存在theoreticalresultsshowthatSAandHLareconflictingmeasures1介绍analgorithmusuallyperformswellonsomemeasureswhilepoorlyonothers.Thereareafewworksstudyingthebehaviorofvariousmeasures.Althoughtheyprovidev

宇来风满楼·2024-01-28 10:08

如何读懂深度学习python项目，以`Multi-label learning from single positive label`为例

Paper:Multi-labellearningfromsinglepositivelabelCode先读一读README.md可能有意想不到的收获；实验环境设置要仔细看哦！读论文如何读论文，Readpaper经典十问（可能在我博客里有写）Howtoreadapaper来自剑桥CS教授的论文阅读三段论读代码以.py文件为单位读代码；以函数为单位读代码；可以是人家写的，也可以是调包用的。抄代码；可

东皇太一在此·2023-10-31 16:23

Multi-class, Multi-label 以及 Multi-task classification

Multiclassclassification就是多分类问题，比如年龄预测中把人分为小孩，年轻人，青年人和老年人这四个类别。Multiclassclassification与binaryclassification相对应，性别预测只有男、女两个值，就属于后者。Multilabelclassification是多标签分类，比如一个新闻稿A可以与{政治，体育，自然}有关，就可以打上这三个标签。而新闻

Williamongh·2023-10-27 09:06

A Novel Approach Based on Encoder-Decoder with Attention Framework for Multi-modal Multi-label Learn

方法给定实例的输入模态序列{x1^11,x2^22,…,xm^mm}，考虑到每个模态的维度数不同，修改输入模态x~k\tildex^kx~k为[0,0,…,xkx^kxk,…,0]，h→\overrightarrowhh,h←\overleftarrowhh分别是前向和后向隐藏状态，对于第ttt步，h→t\overrightarrowh_tht=Fen→\overrightarrow{F_{en}

宇来风满楼·2023-10-09 19:07

Bi-Modal Learning With Channel-Wise Attention for Multi-Label Image Classification

方法视觉特征生成：\quad第i个注意力部分的attentionMi_ii=sigmoid(∑j=1c\sum_{j=1}^c∑j=1cdj_jj[W∗\ast∗X]j_jj)，其中ccc是通道数，dj_jj是标量，[∙\bullet∙]j_jj是一个矩阵最终的特征表征Pi_ii(X)=∑j=1c\sum_{j=1}^c∑j=1c([W∗\ast∗X]j⋅_j\cdotj⋅Mi_ii)接着预测注意

宇来风满楼·2023-10-06 01:44

Rethinking Modal-oriented Label Correlations for Multi-modal Multi-label Learning

方法对于第t步，将第t个模态的向量送入LSTM得到状态ht^tt，并与之前t-1步的所有状态拼接起来送入密集层，通过模态特定标签预测fspect^t_{spec}spect与其他标签的先前标签预测Ft−1^{t-1}t−1之间的协作进行标签预测，得到输出Ft^tt，公式化为：Ft^tt(Ht^tt)=σ(fspec(Ht)+Zt−1S)(f_{spec}(H^t)+Z^{t-1}S)(fspec(

宇来风满楼·2023-10-06 01:13

NUS-WIDE数据集预处理

github：iTomxy/data/nuswideNUS-WIDE[1]是一个多标签（multi-label）数据集，26,9648个样本、81个类。

HackerTom·2023-08-30 09:34

An Effective Deployment of Contrastive Learning in Multi-label Text Classification (ACL2023)

AnEffectiveDeploymentofContrastiveLearninginMulti-labelTextClassification(ACL2023)在多标签文本分类中一种有效的对比学习应用论文代码:占时未公布论文地址:https://aclanthology.org/2023.findings-acl.556.pdf个人阅读笔记，水平有限，如有问题欢迎指正交流1.介绍对比学习技术在

CodeWang_NC·2023-08-27 21:55

论文笔记【Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition】

摘要多标签图像识别是计算机视觉中一项基础却又有挑战性的任务。利用深度卷积神经网络对具有语义感知的图像区域进行定位，并对其标签进行预测，目前取得了显著的进展。然而，通过提出假设区域进行对图像区域的定位，需要冗余的计算成本，而且往往忽略或简单化了区域之间的上下文依赖关系。作者在该论文中提出了一个循环注意强化学习框架，迭代地发现与不同语义对象相关的注意区域（含有信息的图像区域），并对这些区域预测相关标签

左灯右行_d493·2023-08-09 04:16

【论文阅读22】Label prompt for multi-label text classification

Alan and fish·2023-07-26 22:14

读《Improved Deep Hashing with Soft Pairwise Similarity for Multi-label Image Retrieval》

引言现有的传统哈希只要至少一个标签匹配就算事，所以如图的例子中，a-b和a-c都算匹配的这就没辙top1排序多标签对的相似度，于是针对每个图像所持有的语义标签提出了成对相似性的软定义。具体来说，使用归一化语义标签将成对相似性量化为百分比。（贡献1）于是提出两种相似度，硬相似度考虑所有标签都匹配，所以用交叉熵学习；软相似度考虑部分标签匹配，所以用均方误差（贡献2）相关工作深度哈希学习的一种简单方法是

Mighty_Crane·2023-07-26 15:35

第4章: Autoregressive Language Models之GPT-1、2、3解析及GPT源码实现

Languagemodel+Pre-training+Fine-tuning时代2，Decoder-OnlyStack数学原理及架构解析3，训练材料标注：neutral、contradiction、entailment、multi-label

StarSpaceNLP667·2023-06-22 21:48

汀、人工智能·2023-06-09 16:46

【论文阅读13】Hybrid embedding-based text representation for hierarchical multi-label text classification

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可

Alan and fish·2023-04-13 22:24

论文阅读【15】Exploiting Local and Global Features in Transformer-based Extreme Multi-label Text Classific

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可

Alan and fish·2023-04-13 22:24

AnaXNet: Anatomy Aware Multi-label Finding Classification in Chest X-ray

文章来源：[MICCAI2021]代码：https://github.com/Nkechinyere-Agu/AnaXNetKeywords：GraphConvolutionalNetworks·Multi-LabelChestX-rayimageclassification·GraphRepresentation本文提出的问题以及解决方案：与上篇文章类似，都是围绕着anatomicalregio

K.SHI·2023-04-12 11:29

多标签分类-体检数据分析病人-keras

76f9e4c0d0a2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

看不见我呀·2023-04-08 15:48

多示例多标签论文Multi-instance multi-label learning浅读分析

Multi-instancemulti-labellearning周志华教授在这篇文章内讲了很多东西，这个博客只是简单的将其提出算法的大概意思叙述一遍，也为自己以后的阅读留点印象。这里附上ScienceDirect的论文链接：点这里.摘要在本文中，我们提出了MIML（多示例多标签学习）框架，其中一个样本由多个实例描述并与多个类标签相关联。与传统的学习框架相比，MIML框架对于表示具有多种语义含义的

starplus酱·2023-04-02 14:42

transformer-Autoregressive Language Models之GPT-1、2、3解析及GPT源码实现

Languagemodel+Pre-training+Fine-tuning时代2，Decoder-OnlyStack数学原理及架构解析3，训练材料标注：neutral、contradiction、entailment、multi-label

chu227·2023-02-16 23:23

[CVPR 2022] Use All The Labels: A Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning Framework

ContentsIntroductionMethodReferencesIntroduction目前的对比学习框架大多聚焦于单标签监督学习或自监督学习场景，因此作者针对层次多标签场景设计了新的对比学习框架，它可以充分利用allavailablelabels并保持类别间的hierarchicalrelationshipMethod和supervisedcontrastivelearning类似，作者

连理o·2023-02-04 08:22

mmcls多标签分类实战（一）：制作多标签数据

Multi-Label：多标签分类指当图片或者文本存在多个属性时，多标签分类能够对一张图片中的多个属性进行分类识别。下面将用mmclassification框架完成一次多标签分类实战。

小小小绿叶·2023-01-27 07:09

python多标签分类的评价指标_多分类多标签模型的评估方式（定义+numpy代码实现）...

什么是多标签(Multi-Label

weixin_39708737·2023-01-10 16:59

深度学习各子领域略览及术语列表

有监督supervised/无监督unsupervised分类多分类multi-class多标签multi-label极限多标签文本分类XMTC（NLP课题入门|极限多标签文本分类NLP课题入门|极限

诸神缄默不语·2023-01-06 10:57

(学习周记1)论文eXtreme Multi-label Text Classification和Fine-tune BERT for Text Classification

一、X-BERT：eXtremeMulti-labelTextClassificationusingBERT本篇论文数据、代码和预训练模型获取地址:[https://github.com/OctoberChang/X-BERT]AbstractExtrememulti-labeltextclassification(XMC)超级多标签的文本分类问题，简称XMC，是从一个超级大的标签集中选取与文本最

烈士和小丑·2023-01-04 15:36

Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署

Caffe实践-基于ResNet101的Multi-label多标签标注的训练与部署以前曾尝试过修改CaffeImageDataLayer源码的方式来读取多个labels-ImageMultilabelDataLayer

AIHGF·2022-12-31 08:00

多标签分类怎么做？(Python)

常用的做法是OVR、softmax多分类多标签学习（Multi-label）：对于每一个样本可能有多个类别（标签）的任务，不像多分类任务的

Python妙妙屋·2022-12-22 16:56

Learning Disentangled Label Representations for Multi-label Classification

LearningDisentangledLabelRepresentationsforMulti-labelClassification，2022学习多标签分类的解纠缠标签表示要点：1、主流多标签分类：遵循单标签（多类别）分类的特征学习机制——学习一个共享的图像特征来对多个标签进行分类；即OFML（One-shared-Feature-for-Multiple-Labels）机制，该机制不利于有区

nightluo·2022-12-21 22:20

Global Meets Local: Effective Multi-Label Image Classification via Category-Aware Weak Supervision

GlobalMeetsLocal:EffectiveMulti-LabelImageClassificationviaCategory-AwareWeakSupervision,2022全局满足局部：基于类别感知弱监督的有效多标签图像分类要点1、相关工作图表实验结果：代码

nightluo·2022-12-21 22:20

多类分类(Multi-label classification)性能评价之宏平均(macro-average)与微平均(micro-average)

通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy考虑在多类分类的背景下accuracy=(分类正确的样本个数)/(分类的所有样本个数)这样做其实看上去也挺不错的，不过可能会出现一个很严重的问题：例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机，其中有600台iphone6,300台galaxys6,50台华为mate7,50台mx4(当然，这些信息分类器是不知道的。。。)。如果分类

天才暴风·2022-12-21 18:30

【层级多标签文本分类】HFT-CNN: Learning Hierarchical Category Structure for Multi-label Short Text Categorizati

HFT-CNN:LearningHierarchicalCategoryStructureforMulti-labelShortTextCategorization1、背景1、作者（第一作者和通讯作者） KazuyaShimura2、单位 UniversityofYamanashi3、年份 20184、来源计算语言学协会2、四个问题1、要解决什么问题？类别层次结构(HS)，

wuli_乖·2022-12-18 11:14

【层级多标签文本分类】Hierarchical Multi-label Text Classification: An Attention-based Recurrent Network Approa

HierarchicalMulti-labelTextClassification:AnAttention-basedRecurrentNetworkApproach1、背景1、作者（第一作者和通讯作者） WeiHuang,EnhongChen2、单位中国科学技术大学3、年份 20194、来源 CIKM2、四个问题1、要解决什么问题？以往的HMTC任务的研究大多采用分类器来

wuli_乖·2022-12-18 11:44

【翻译】Large-Scale Multi-Label Text Classification on EU Legislation

Large-ScaleMulti-LabelTextClassificationonEULegislation.ACL2019文章目录摘要1介绍2相关工作3新数据集4方法5实验6LimitationsandFutureWork附录1EURLEX57Kstatistics2超参数调整3EvaluationMeasures4ExperimentalResults摘要我们考虑了在法律领域的大规模多标签的

zhianY·2022-12-16 12:10

Python实现ReliefF-based Multi-label Feature Selection文章算法

本博客代码基于如下文章算法思想实现：Y.P.Cai,M.Yang,Y.Gao,H.J.Yin,ReliefF-basedmulti-labelfeatureselection,InternationalJournalofDatabaseTheoryandApplication.8(4)(2015)307–318.该算法是基于非转化的多标记ReliefF特征选择算法，与传统多标记ReliefF算法的

渡口的夕阳·2022-12-14 16:51

Python实现Feature selection for multi-label classification using multivariate mutual information文章算法

本博客实验代码源自如下文章所提算法思想：LEEJ，KIMDW．FeatureSelectionforMulti-labelClassificationUsingMultivariateMutualInformation．PatternRecognitionLetters，2013，34(3):349－357．该算法的核心是下面这个公式：就是通过这个公式可以计算出三元变量的互信息。再通过对高维联合熵

渡口的夕阳·2022-12-14 16:51

Multi-view Multi-label Learning with Sparse Feature Selection for Image Annotation 论文笔记

Multi-viewMulti-labelLearningwithSparseFeatureSelectionforImageAnnotation(TMM2018)论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/89602731.论文主要贡献提出了一种多视图多标签稀疏特征选择（MSFS）方法，以跨多个视角特征和多个类标签选择区分特征。F-normpenalty执

煮酒弄茶zzz·2022-12-14 16:49

Manifold regularized discriminative feature selection for multi-label learning（基于流式正则化判别多标记学习的特征选择）

论文大纲：背景特征选择的方法详细介绍MDFS方法实验结果分析讨论和结论背景：在多标签学习中，对象本质上与多个语义相关，数据类型同时面临高特征维数的影响，如生物信息学和文本挖掘等应用。为了解决学习问题，提出了特征选择这一关键技术来降低维数，而以往的多标签特征选择方法大多是从传统的单标签特征选择方法中直接转化而来的，或者是在标签信息的开发过程中半途而废，从而导致了多标签特征选择方法的不足所选特征子集中

好好的同学·2022-12-14 16:49

MLACO: A multi-label feature selection algorithm based on ant colony optimization一种基于蚁群优化的多标签特征选择算法

Multi-labelfeatureselection；Antcolonyoptimization；Cosinesimilarity；Correlationsimilarity创新点：作者首次提出了一种新的基于蚁群优化(ACO)的多标签关联冗余特征选择方法MLACO。通过引入两个无监督和有监督的启发式函数，MLACO试图通过多次迭代，在特征空间中寻找冗余度最低(无监督)和类标签相关性最高的最有前途

qq_44821400·2022-12-14 16:19

论文阅读报告：ReliefF for Multi-label Feature Selection，Newton Spolaˆor, 2013

文章目录1.多标签知识1.1多标签数据（Multi-labeldata）1.2差异函数（Dissimilarityfunction）2.算法3.原文1.多标签知识1.1多标签数据（Multi-labeldata）其中：DDD是多标签数据集；XjX_jXj是第jjj个特征（属性），j=1,2,…,Mj=1,2,\dots,Mj=1,2,…,M；xi=(xi1,xi2,…,xiM)\bm{x}_i=(

lcg_magic·2022-12-14 16:19

多标签分类怎么做？教你4招

常用的做法是OVR、softmax多分类多标签学习（Multi-label）：对于每一个样本可能有多个类别（标签）的任务，不像多分类任务的类别是互斥。

Python数据开发·2022-12-14 01:49

Paper Reading《Taming Pretrained Transformers for Extreme Multi-label Text Classification 》

@time：2020-11-30githubcodearxivpaperSIGKDD2020AppliedDataTrack1.主要工作针对极端多标签文本分类（ExtremeMulti-labelClassification,XMC）问题，即给定输入文本，则从大型标签集中返回最相关的标签。为解决Label输出空间巨大及稀疏性问题，本文提出了针对XMC问题微调的deeptransformer结构(B

SUFEHeisenberg·2022-12-13 10:05

Paper《SGM:Sequence generation model for Multi-label classification》

1、Intuition多标签分类问题中，不同标签之间往往存在着一定的相关关系，使得每个标签并不是独立的。而传统的多标签分类中，通常是在最后一层对每个分类标签使用sigmoid_crossentropy_loss来计算损失，然后将损失求和，同时计算每个分类标签的概率，忽略了标签之间的关联性。通过使用seq2seq的方式能够在一定程度上建模标签之间的关联信息。2、Model给定标签空间L={l1,l2

SUFEHeisenberg·2022-12-13 10:04

论文阅读学习 - Deep Representation Learning with Target Coding

[分类任务]Targetcode：multi-label预测问题.图像分类一般采用单个类别标签作为labe

AIHGF·2022-12-02 23:02

多标签分类(二)：Deep Learning with a Rethinking Structure for Multi-label Classification

深度学习与反思结构的多标签分类摘要多标签分类（MLC）是一类重要的机器学习问题，涉及广泛的应用程序，每个应用程序都可能要求不同的评估标准。在解决MLC问题时，我们通常希望学习算法能够考虑到标签之间隐藏的相关性来提高预测性能，提取标签之间隐藏的相关性通常是一项艰巨的任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的深度学习框架，以借助递归神经网络中的内存结构更好地提取隐藏的相关性。存储器将临时猜测存储在标

落花满蹊径·2022-12-02 18:15

asymmetric loss for multi-label classification

[论文笔记]AsymmetricLossForMulti-LabelClassification-知乎在多标签图像识别问题中，由于标签空间往往很大，再加上正类样本的稀疏性，这使得多标签图像中存在严重的正负样本不均衡。ASL便是从损失函数的角度出发，尝试解决该问题。在多标签图像识别问题中，我们常用的损失…https://zhuanlan.zhihu.com/p/425770937GitHub-Ali

Kun Li·2022-11-25 11:06

python pls_Python sklearn.cross_decomposition.PLSRegression()用法及代码示例

偏最小二乘回归在两个single-label和multi-label学习的原因基于MRI的评估表现良好。PLSRegression从PLS获取与模式=”A”和deflation_mode=”回归”。

哈全文·2022-11-25 07:30

文本多标签分类python_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？》

weixin_39822184·2022-11-21 08:42

Label-Specific Dual Graph Neural Network for Multi-Label Text Classification，ACL2021 finding

为了提取多标签分类中标签之间的高阶关联性，一些方法使用统计相关性。然而，基于统计的方法有如下缺点：从训练数据中获得的标签对之间的共现模式是不完整的和有噪声的（有的统计特征可能是训练集特有的）；在全局中构建标签共现图，这可能会对罕见的标签相关性有偏倚；统计标签相关性可能形成长尾分布，即，一些类别非常常见，而大多数类别有很少的文档。为了解决上述问题，本文提出了一种新的标签特异性对偶图神经网络(LDGN

五月的echo·2022-11-20 06:45

[论文阅读笔记43]Hierarchical Multi-Label Classification Networks

一，题目HierarchicalMulti-LabelClassificationNetworks层次多标签分类网络WehrmannJ,RCerri,BarrosRC.HierarchicalMulti-LabelClassificationNetworks[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.2019.里奥格兰德天主大学–巴西圣卡洛斯联邦大学

happyprince·2022-11-20 06:12

Multi-instance Multi-label Learning for Relation Extraction-2012

AbstractDistantsupervisionforrelationextraction(RE)–gatheringtrainingdatabyaligningadatabaseoffactswithtext–isanefficientapproachtoscaleREtothousandsofdifferentrelations.However,thisintroducesachallen

夜空霓虹·2022-11-19 22:03

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