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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' -

在DELPHI中通过RZPAGECONTROL（开发环境需安装RAIZE组件）实现类似IE8或傲游浏览器等的多标签窗口功能。 窗体采用动态创建方法，再多的窗体开发时都十分简单，只需在主窗体的FormCreate事件中添加RegisterClass(tform2)之类的代码即可。 压缩包中为完整代码和可执行文件。

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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

面向非对称和多标签的文本分类技术软件研究.docx

行业分类-设备装置-一种基于多信道的RFID多标签读写识别方法及装置

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