PyTorch图像模型多标签分类 基于timm的多标签分类。 更新2021/03/22 更新了./timm/models/multi_label_model.py、./train.py和./validate.py，以计算每个标签的精度。 介绍 该存储库用于多标签分类。 该代码基于 。 感谢罗斯的出色工作。 我于2021年2月27日下载了他的代码。 我认为我的多标签分类代码将与他的最新版本兼容，但我没有检查。 该是多标签分类的主要参考资料。 感谢Dmitry Retinskiy和Satya Mallick。 为了理解我们的上下文和数据集，尽管您无需阅读此处的特定代码，但请花5分钟阅读上面的链接。 将所有图像放入./fashion-product-images/images/。 为了实现多标签分类，我从Ross的pytorch-image-models中修改（添加）以下文件： ./

利用ARToolKit识别barcode,根据barcode添加相对应的barcode和文字信息

本例实现了多页面的声明周期维护，以及如何在Duilib中添加自己的cef控件，界面比较丑，大家见谅,

SourceInsight多标签和中文插件，支持UTF8

有关多标签的分类问题，有很多相应的代码，适合不懂的初学者去学习

该资源是已经公开的多基站调度系统，时钟同步的方法。

具有正负标签成对相关性的成本敏感型多标签学习

在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，尹绪森就如何使用PredictionIO打造一个定制化推荐引擎进行了详细介绍，白刚则分享了新浪在大规模多标签分类上的探索。在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，一场基于Spark的机器学习专题分享由微软JulienPierre、新浪网白刚与Intel研究院尹绪森联手打造。JulienPierre首先进行了开场发言，并为大家分享Spark在ASG团队的应用情况。通过Julien了解到，其团队主要工作集中在SparkSQL和MLlib两个组件，基于Spark做一些交互式分析，其中包括：将Spark与现有的查询

减少标签特定功能的多标签学习

多标签分类的半监督低秩映射学习