【深度学习】人物图片标签生成

介绍Illustration2Vec,一款用于生成人物特征标签的开源工具。通过深度学习框架Chainer,可为图片添加丰富标签,如发型、眼睛颜色等,并提供代码示例。

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

简介
图片处理的时候,经常会给图片标签处理,Illustration2Vec是网上一个比较好的任务标签开源库,用于生成人物特征的标签。

Illustration2Vec
下载地址:
https://github.com/rezoo/illustration2vec

并且在https://github.com/rezoo/illustration2vec/releases下载模板文件和标签文件。

Illustration2Vec用到chainer这个深度学习框架,以及一些其他库,如果没有则安装

pip install chainer Pillow scikit-image

Illustration2Vec有丰富的标签库,可以设定一个阈值,比如0.5,提取高于阈值的标签,或者给出指定的标签,获取对应的概率。

比如,百度图片下个萌妹子:
在这里插入图片描述

代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import i2v
from imageio import imread

illust2vec = i2v.make_i2v_with_chainer('illust2vec_tag_ver200.caffemodel', 'tag_list.json')
tags = ['blonde hair', 'brown hair', 'black hair', 'blue hair', 'pink hair', 'purple hair', 'green hair', 
        'red hair', 'silver hair', 'white hair', 'orange hair', 'aqua hair', 'grey hair',
        'long hair', 'short hair', 'twintails', 'drill hair', 'ponytail',
        'blue eyes', 'red eyes', 'brown eyes', 'green eyes', 'purple eyes', 'yellow eyes', 'pink eyes', 
        'aqua eyes', 'black eyes', 'orange eyes',
        'blush', 'smile', 'open mouth', 'hat', 'ribbon', 'glasses','photo']

def checkimage(filename, threshold=[]):    
    img = imread(filename)
    if (threshold==[]):
        tags = illust2vec.estimate_plausible_tags([img], threshold=0.5)
    else:
        tags = illust2vec.estimate_specific_tags([img], threshold)      
    return tags
 
if __name__ == '__main__':
    result = checkimage("E:/data/Jupyter/project21Code/ACGan/faces1/852.jpg")
    print(result)

获取标签:

[{‘general’: [(‘1girl’, 0.9891161918640137), (‘food’, 0.8902480602264404), (‘brown hair’, 0.8745222091674805), (‘solo’, 0.7861981391906738), (‘long hair’, 0.7356202602386475), (‘blush’, 0.7042754888534546), (‘fruit’, 0.6705906391143799), (‘eating’, 0.5464189052581787)], ‘copyright’: [], ‘character’: [], ‘rating’: <zip object at 0x0000000018A90B08>}]
标签反馈图片1个女孩,食物,棕色头发,长头发,吃饭等信息

也可以指定标签获取概率:
[{‘purple eyes’: 0.4817981719970703, ‘smile’: 0.06011262536048889, ‘orange hair’: 0.04947340488433838, ‘short hair’: 0.0349823534488678, ‘green hair’: 0.00037857890129089355, ‘brown eyes’: 0.02036881446838379, ‘aqua eyes’: 3.936886787414551e-05}]

<think>嗯,用户现在问的是深度学习中的图片标签怎么设置。之前他们问过batch的相关问题,现在可能是在实际项目中遇到了数据准备的问题,尤其是标注部分。首先,我需要回顾一下之前的对话,确保回答的一致性和连贯性。 用户可能是刚入门深度学习的开发者或者学生,他们可能已经了解了训练过程中的一些基本概念,现在开始关注数据预处理和标注。图片标签的设置是监督学习中的关键步骤,正确的标签对于模型性能至关重要。需要分步骤解释,结构清晰,让用户能够一步步理解和操作。 首先,要明确标签的作用,监督学习中标签是模型学习的正确答案。然后,不同的任务需要不同的标签类型,比如分类、检测、分割等,每种任务的标签格式不同。需要详细说明每种任务的具体标签形式,比如分类的one-hot编码,检测的边界框坐标,分割的像素级标注。 接下来,应该讨论标签的来源,包括人工标注、半自动标注、合成数据等。用户可能关心如何高效获取标签,尤其是在资源有限的情况下,自动标注工具或者数据增强的方法可能对他们有帮助。 然后,标签的处理和转换也很重要,比如归一化、数据格式转换,以及数据集划分时的标签同步。这些步骤是实际项目中常见的,用户可能需要知道如何操作。此外,常见的错误和解决方法也是必要的,比如类别不平衡、标签错误,这些都会影响模型训练效果。 最后,工具推荐部分可以帮助用户选择适合的标注工具,提高效率。同时,最佳实践建议能够指导他们如何系统地进行标注工作,避免常见问题。需要确保回答覆盖了用户可能遇到的各种情况,并且提供实际例子,比如分类和检测的具体标签示例,让用户更直观地理解。 还要注意使用正确的中文术语,避免翻译生硬。比如“one-hot编码”、“边界框”、“像素级标注”等术语需要准确。同时,数学公式和代码示例要用合适的格式,但根据用户之前的提问,可能不需要代码,但需要结构清晰的列表和步骤说明。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如标签的验证和质量控制,这也是实际项目中重要的一环。另外,可能用户没有提到多标签分类的情况,是否需要包含进来?根据常见任务,可能还是以单标签分类为主,但可以简要提及多标签的情况。 总结下来,回答的结构应该是:定义与作用、常见任务的标签设置、标签来源、处理与转换、常见问题及解决、工具推荐、最佳实践。每个部分分点说明,用例子帮助理解,确保用户能够按照步骤正确设置图片标签。</think>好的!下面分步骤详细介绍深度学习中的图片标签设置方法及核心要点: --- ### 一、标签的定义与作用 - **本质**:图片标签是监督学习中的「正确答案」,用于指导模型学习输入图片与目标输出的映射关系。 - **核心用途**: - **训练阶段**:通过损失函数计算预测值与标签的差异,反向传播优化模型参数。 - **评估阶段**:验证模型在未见数据上的泛化能力(如准确率、IoU等指标)。 --- ### 二、常见任务的标签设置方法 #### 1. **图像分类(Classification)** - **标签形式**: - **类别索引**:整数形式(如`0`=猫,`1`=狗) - **One-hot编码**:向量表示(如猫=`[1,0,0]`,狗=`[0,1,0]`) - **示例**: ```python # 类别索引 label = 2 # 对应“鸟” # One-hot编码(假设共3类) label = [0, 0, 1] ``` #### 2. **目标检测(Object Detection)** - **标签形式**: - **边界框坐标**:`(x_min, y_min, x_max, y_max)` + 类别 - **归一化处理**:坐标值通常除以图片宽高,转为`[0,1]`范围 - **示例**: ```python # 图片尺寸640x480,检测到一只狗的位置(100,200,300,400) label = { "class": 1, "bbox": [100/640, 200/480, 300/640, 400/480] # 归一化为[0.156, 0.417, 0.469, 0.833] } ``` #### 3. **图像分割(Segmentation)** - **标签形式**: - **像素级掩码**:与原始图同尺寸的矩阵,每个像素值代表类别 - **二值掩码**:仅区分前景/背景(如医学图像分割) - **示例**: ```python # 假设图片尺寸256x256,分割标签为三维数组(H, W, C) mask = np.zeros((256, 256, 3)) # 三通道分别对应“背景”“猫”“狗” mask[50:100, 80:120, 1] = 1 # 在指定区域标记“猫” ``` #### 4. **其他任务** - **关键点检测**:坐标序列(如人脸68关键点) - **图像生成**:条件标签(如文字描述或类别引导生成) - **多标签分类**:多个二值标签(如同时标记“日落”“海滩”“人物”) --- ### 三、标签的来源与生成 | 来源类型 | 方法说明 | 适用场景 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------------------| | **人工标注** | 使用标注工具手动标记(LabelImg、CVAT等) | 小规模高精度需求 | | **半自动标注** | 预训练模型生成初稿 → 人工修正 | 中等规模数据集 | | **合成数据** | 通过3D渲染、GAN生成带自动标签的数据 | 真实数据稀缺时 | | **众包平台** | 利用Amazon Mechanical Turk等平台分发标注任务 | 低成本大规模标注 | --- ### 四、标签处理与转换 1. **归一化**: - 坐标类标签需按图像尺寸归一化(如目标检测的边界框) - 公式:$$ x_{\text{norm}} = \frac{x_{\text{original}}}{\text{width}}, \quad y_{\text{norm}} = \frac{y_{\text{original}}}{\text{height}} $$ 2. **数据格式转换**: - 将标注文件转换为标准格式(如COCO JSON、Pascal VOC XML、YOLO TXT) 3. **数据集划分**: - 确保训练集/验证集/测试集的标签同步划分(避免数据泄漏) --- ### 五、常见问题与解决 | 问题类型 | 解决方法 | |------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **类别不平衡** | 过采样少数类 / 欠采样多数类 / 损失函数加权 | | **标签噪声** | 清洗数据 / 使用鲁棒损失函数(如Label Smoothing) | | **标注不一致** | 制定详细标注规范 / 多人交叉校验 | | **标签存储过大** | 使用压缩格式(如PNG掩码替代RAW数据) / 分块存储 | --- ### 六、工具推荐 1. **标注工具**: - 图像分类:Label Studio - 目标检测:LabelImg、CVAT - 图像分割:VIA(VGG Image Annotator)、Supervisely 2. **自动化处理库**: ```python # 示例:将COCO格式转换为YOLO格式 from pycocotools.coco import COCO def convert_coco_to_yolo(coco_ann_file, output_dir): coco = COCO(coco_ann_file) # 具体转换代码... ``` --- ### 七、最佳实践 1. **统一规范**: - 提前制定标注标准文档(如遮挡物体的处理规则) 2. **质量控制**: - 随机抽查10%~20%的标注结果 - 计算标注者间一致性(Kappa系数) 3. **版本管理**: - 对标签文件使用Git LFS或DVC进行版本控制 --- **示例场景**: 若需训练一个「猫狗分类器」: 1. 收集图片并人工标注为`0`(猫)或`1`(狗) 2. 将标签保存为CSV文件: ```csv image_path, label /data/cat_001.jpg, 0 /data/dog_045.jpg, 1 ``` 3. 在数据加载器中实现标签与图片的配对读取 通过以上步骤,可系统化完成深度学习中的图片标签设置与管理。
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