基于PaddleClas的Swin Transformer在多标签图像分类中的应用

最新推荐文章于 2024-06-17 09:46:36 发布
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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： python 开发语言 深度学习 人工智能 机器学习 transformer
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本文介绍了如何利用PaddleClas的Swin Transformer模型进行多标签图像分类任务，详细阐述了从数据集准备、模型训练、评估到预测的全过程，适合深度学习和计算机视觉领域的实践者参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

        一、引言

二、PaddleClas安装

1.PaddleClas下载

2.PaddleClas安装

三、数据集准备

1.数据解压缩

2.数据查看

四、模型训练

1.训练配置

3.开始训练

五、模型评估

六、模型预测

七、基于预测引擎预测

1.导出 inference model

2 基于预测引擎预测

一、引言

在计算机视觉领域，图像分类一直是一个重要的研究课题。随着深度学习的发展，我们的分类能力越来越强。近年来，Transformer网络结构已从自然语言处理领域拓展到视觉领域，其中Swin Transformer因其强大的性能和灵活性而受到广泛关注。然而，大部分的图像分类任务主要集中在单标签分类，而多标签分类的任务则相对少一些。

在现实生活中，我们常常会遇到一张图片包含多个标签的情况，比如一张风景照可能同时包含了“山”、“水”、“夕阳”等多个标签。在这种情况下，多标签分类就显得尤为重要。如何有效地进行多标签分类，是我们需要解决的问题。

PaddleClas是PaddlePaddle为工业界和学术界所准备的一套丰富、领先、且实用的视觉图像识别工具库，其中就包含了Swin Transformer这一强大的模型。在本文中，我们将探讨如何使用PaddleClas的Swin Transformer进行多标签图像分类任务，并分享一些实践中的技巧和经验。

二、PaddleClas安装

1.Pa

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