用于多标签视频分类的CRF
概述
该存储库包含用于多标签视频分类的CRF结构的PyTorch实现。 它使用I3D预训练模型作为基础分类器（Joao Carreira和Andrew Zisserman在论文“ ”中报告了I3D）。
该代码基于Deepmind的和AJ Piergiovanni的I3D管道的。
要求
该代码是使用Python 3.6和 0.4.0开发的。 它需要和 。
端到端培训I3D +半/全CRF
该管道使用Deepmind的预训练的I3D模型（在ImageNet和Kinetics上进行预，有关详细信息，请参见 ）。 这些是在目录models /中找到的表示为rgb_imagenet.pt和flow_imagenet.pt的模型。
基本模型（I3D）
可以使用以下命令来训练基本模型：
python train_i3d.py -dataset 'charades' -
2021-10-20 11:38:59
181.31MB
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不平衡的MLC
对于单标签分类（SLC）问题，已经对不平衡数据集对分类模型的有效性的影响进行了彻底和广泛的研究。 这些问题需要二进制分类输出来预测给定输入实例中单个类的存在。 在多标签分类（MLC）的域中，单个输入实例可能具有与其关联的多个类。 由于这种固有的标签并发性，应用于单标签分类问题的许多数据集不平衡补救措施在应用于多标签数据集（MLD）时均无效且可能有害。 例如，最常见的SLC不平衡补救措施之一是随机过采样。 也就是说，随机复制具有不常见标签的实例。 如果将这种幼稚的方法应用于MLD，我们很可能会复制在输入实例中同时存在的不想要的标签，甚至可能加剧数据集失衡的严重性。
这是对不平衡的多标签分类数据集上几种最新方法功效的实证分析。
实验装置
在我们的实验中，我们使用2017 Pascal VOC图像数据库，该数据库使用自定义的90％/ 10％火车/ Val数据集拆分，手动分区提
2021-10-15 21:02:34
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plantVillage_PR
在植物村数据集上应用低成本的多标签分类，以识别图像中的植物，然后帮助使用最新技术无法获得最新技术的小规模农民使用CNN识别植物的病害（如果有）。
2021-09-23 14:11:04
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本人的数据集有6类，在网上爬虫分类整理得到的，包含网络爬虫代码。女性蓝色裙子：female_bule_dress：415张；女性蓝色T袖：female_bule_shirt：311张；女性红色裙子：female_red_dress:259张；男性黑色T袖：male_black_shirt:257张；男性蓝色T袖：male_bule_shirt:247张；男性红色T袖：male_bule_shirt:194张
2021-09-10 15:05:20
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本人的数据集有6类，在网上爬虫分类整理得到的。数据集：女性蓝色裙子：female_bule_dress：415张；女性蓝色T袖：female_bule_shirt：311张；女性红色裙子：female_red_dress:259张；男性黑色T袖：male_black_shirt:257张；男性蓝色T袖：male_bule_shirt:247张；男性红色T袖：male_bule_shirt:194张
代码：keras实现的VGG模型及数据集构建
2021-09-10 15:05:20
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Multi-label Classification with BERT; Fine Grained Sentiment Analysis from AI challenger
2021-09-05 10:26:06
3.31MB
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多标签分类综述
意义
网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。
难点
类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。
类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云，如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难点。
多标签的训练集比较难以获取。
如下方法来解决这个问题：
1.在传统机器学习的模型中对每一类标签做二分类，可以使用SVM、DT、Naïve Bayes、DT、Xgboost等算法；在深度学习中，对每一类训练一个文本分类模型(如：text
2021-08-04 14:39:04
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深度学习代码，使用tensorflow构建图像的多标签分类器,此处以验证码为例,需要使用深度网络来识别验证码中的数字
每个验证码图像上有4个数字，诚心学习入门的可以下载观看
2021-07-28 10:49:44
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多标签分类的种类
对于张量流
2/01〜3/01 Dacon Mnist多标签分类3/01〜使用Pos对单词顺序进行分类
3070 rtx tensorflow版本和cuda版本
CUDA 11.0 库德11.0 tf-nightly == 2.5.0.dev20201212
它对我有用
开发设置
视窗：
2021-07-22 10:27:13
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