修改caffe输出multilabel，并自己训练完成了一个神经网络，初步达到目标检测的效果

Caffe多标签输出实践
最新推荐文章于 2021-02-04 18:40:35 发布
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#deap learning caffe

本文分享了作者在Linux环境下将Caffe修改为支持多标签输出的过程，包括数据集准备、训练及测试等全流程。最终在500多张汽车图片上取得了满意的测试结果。

  记录自己的成长，终于在下班空闲时间完成了linux下最新版本caffe修改成输出multilabel，并系统性完成了从找数据集、制作数据集、训练等一系列流程，一直到最后的测试结果输出。

   最终测试了500多张汽车图片，效果比较满意，哈哈！！！




详解yolov8的nms中multi-label功能为什么不是真正的multi-label任务实现
Mapalas的博客
01-29 3700
yolov8的detection训练过程都是以每个像素最大面积真实目标框来作为loss的target来计算损失率和训练的，所以无法对重叠的多类别框进行训练，即使由nms产生的multi-label框，也不是真正的multi-label网络。
FCN + Multilabel Caffe方法综述
朱本福
12-26 3309
Multilabel Caffe方法综述 说明：一年前项目总结。 法一：FCN的车牌图像识别，end-to-end 目标定位、图像识别 优点：全图识别带分割框 代码位置：E:\FCN+MultiLabel\FCN+detect 步骤：https://github.com/CrazyVertigo/digits2.0 To train: Git clone and put
多标签(multi-label)数据问题常用的分类器或者分类策略
07-03
目前有很多关于多标签的学习算法，依据解决问题的角度，这些算法可以分为两大类：一是基于问题转化（Problem Transformation）的方法，二是基于算法适应的方法和算法适应方法（Algorithm Adaptation）。基于问题转化的多标记分类是转化问题数据，使之适用现有算法；基于算法适应的方法是指针对某一特定的算法进行扩展，从而能够直接处理多标记数据，改进算法，适应数据。
Multi label多标签分类
去远方
07-12 2430
多标签分类指同一个实例可以有多个标签,或者被分为多个类。和多分类的区别是，多分类中每个实例只有一个标签。 多标签分类的方法分为两种，一种是将问题转化为传统的分类问题，二是调整现有的算法来适应多标签的分类。 转化方法 （1）对每个实例确定或随机的分配一个标签，或只保留只有一个标签的训练样本，然后用传统的多分类方法去训练。但是这种方法会导致训练样本损失。 （2）将训练样本按每个标签构造一个训练...
多标签图像分类工作的小结 （multi label）
越努力，越幸运
12-09 1998
最近一段时间在做多标签图像分类的工作，写一下自己个人的总结和参考资料汇总 多标签图像识别任务划分loss函数三级目录 任务划分 单标签图像分类：每个类别都是独立的、两个类之间基本是没有关联的。例如：猫、狗、汽车等。所有的类别是互斥的，每张图像只能属于这些类别中的一个，只能有一个label。 多标签图像分类：类别之间可以有交集的部分、可以相互关联。例如：猫、动物、宠物、猫科动物、肉食动物、短毛猫等等。一张猫的图像可以有多个label，这些label可能相互关联、可能是包含关系。 多类别图像分类：(multi
区分multitask（多任务）、multilabel（多标签）、multiclass（多类别）
lyly1995的博客
06-19 3873
特征是描述属性 标签用于分类，比如用（xi{x_i}xi​,yi{y_i}yi​）表示第i个样本，yi{y_i}yi​就是标记/标签 在属性/特征中， 属性值包含于——>属性空间，样本空间，输入空间 一个示例、样本称为特征向量，举例： D={x1{x_1}x1​，x2{x_2}x2​，x3{x_3}x3​，…，xm{x_m}xm​}表示m个示例 每个示例由d个属性描述： xi{x_i}xi​...
caffe-multilabel:笔记
07-09
Caffe 专注于卷积神经网络（CNN），但也支持其他类型的神经网络，如全连接网络（FCN）、循环神经网络（RNN）等。其设计的核心理念是速度、可读性和模块化，这使得开发者能够快速实现和部署深度学习模型。 **一、...
Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
05-08 5243
以前曾尝试过修改 Caffe ImageDataLayer 源码的方式来读取多个 labels - ImageMultilabelDataLayer [[Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署]. 修改源码的方式可能显得稍微有点繁琐, 毕竟需要重新编译. 这里尝试了一种新的方式来进行多标签自动标注.
pytorch 绘制多个算法loss_Multi label 多标签分类问题（Pytorch，TensorFlow，Caffe）
weixin_32700139的博客
02-04 1545
适用场景：一个输入对应多个label，或输入类别间不互斥调用函数：1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy3. Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss在output和target之间构建binary cross entropy，其中i为每一个类。以pytorch为例：C...
目标检测笔记
Nichkhun的博客
04-01 1051
############目标检测之RCNN系列########### RCNN（2014） Fast R-CNN（2015） Faster R-CNN（2015、2017、unified） yolo（2016，已经和Faster R-CNN比较、unified） SSD（2016） yolo2（2017） yolo3（2018） RCNN必须将区域框中的图像缩放到统一大小（具体是先框再缩放再卷积提...
multi-label基本实现方法以及如何提高extreme分类label的训练速度
BGoodHabit的博客
11-08 2259
目录1 Multi-label定义2 实现方法2.1 多个二分类方式2.2 encoder-decoder方式3 怎么提高速度（extrem multi-label）3.1 负采样3.2 hierarchical softmax3.3 loss? 1 Multi-label定义 在文本分类中，Multi-label 分类Multi-class分类的区别是，如果一个文本对应多个label，则需要做Multi-label分类，如果每个文本只对应一个label，则是Multi-class文本分类。 Approac
用MNIST制作多标签（multi-label）数据集
iTom's blog
06-23 2184
MNIST 是个单标签（single label，multi-class）数据集，图片尺寸都是 28×2828\times2828×28，可以将 4 幅图拼在一起，组成一幅 56×5656\times5656×56 的图像，标签也对应加在一起，就可以组成一个简易的多标签（multi-label）数据集。示例： Codes 用 tensorflow 自带的程序来读 MNIST 数据 tensorflow 1.12 import os import numpy as np import matplotli
keras实践(一): multi-label神经网络
英悟的博客
08-28 1万+
前沿本篇记录一下自己项目中用到的keras相关的部分。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。这里就说一说multi-label的搭建网络的部分。之后如果有时间的时候，再说一说cross validation（交叉验证）和在epoch的callback函数中处理一些多标签度量metr
caffe实现多label输入(修改源码版)
Sundrops的专栏
01-19 1万+
在我的上一篇博客中caffe实现多标签输入中，介绍了用把图像和label分来，各自做成lmdb，最后把label的lmdb用slice层分开，这篇博客介绍另一种修改源码的方法实现多label，比其他博客改动源码最少 简介 我们都知道ImageDataLayer是直接读取原图进行分类，它的label是单label，文件格式如下 train.txt示例 001.jpg 1 002...
【机器学习】多标签分类multi-label classification总结
热门推荐
zkq_1986的博客
03-02 3万+
多标签学习算法分为量大类：1）改造数据适应算法2）改造算法适应数据1 改造数据（1）二分类用L个分类器，分别对应L个标签，进行训练。（2）标签排序+二分类利用“成对比较”（pairwise comparison），获得L(L-1)/2个分类器，然后利用投票，得到标签的排序。接着，利用二分类，补充标签排序的投票结果，提高准确性。（3）随机k标签从L个标签随机取得k个标签，重复n次，获得n个分类器。这...
Caffe深度学习入门（5）—— caffenet 微调网络 训练自己的数据并测试训练的模型
xiao_lxl的专栏
01-25 1791
微调网络，通常我们有一个初始化的模型参数文件，这里是不同于training from scratch，scrachtch指的是我们训练一个新的网络，在训练过程中，这些参数都被随机初始化，而fine-tuning，是我们可以在ImageNet上1000类分类训练好的参数的基础上，根据我们的分类识别任务进行特定的微调 这里我以一个车的识别为例，假设我们有1种车需要识别，我的任务对象是车，现在有Ima
sklearn学习：make_multilabel_classification——多标签数据集方法
n889092的博客
08-12 8993
Generate a random multilabel classification problem. For each sample, the generative process is: pick the number of labels: n ~ Poisson(n_labels)：选取标签的数目 n times, choose a class c: c ~ Multinomia
李理：Caffe训练ImageNet简介及深度卷积网络最新技术
qunnie_yi的博客
03-06 2814
本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第13篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智...
【caffe-Windows】基于Python多标签方法——VOC2012数据集
风翼冰舟的博客
06-22 3883
前言按照上一篇博客所遗留的话题：多标签分类，进行初步探索，此篇博客针对caffe官网的多分类进行配置，只不过是Python接口的，不过官网在开头说明可以使用HDF5或者LMDB进行操作，只不过Python更加方便罢了国际惯例，贴参考网址：官网教程：Multilabel classification on PASCAL using python data-layers数据集(VOC2012)官网：Vi
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