图像二分类，多分类和多标签分类的区别和注意事项

最新推荐文章于 2025-09-25 17:30:57 发布
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#深度学习 #神经网络 #pytorch #自动驾驶

本文详细解析了图像二分类、多分类及多标签分类的区别，并介绍了各自适用的场景、输出层配置、损失函数选择及标签处理方式。

图像二分类，多分类和多标签分类的区别和注意事项

1. 二分类
分类任务是两个类别，每个样本属于两个类别中的一个，标签为0或者1，比如猫狗二分类
输出层：只有一个单元，采用sigmoid函数（将输出转换为0-1之间的概率分布）
损失函数：2分类交叉熵损失
标签：每个样本的标签是一个标量，0或者1

2. 多分类
分类任务有n个类别，每个样本属于n个类别中的一个，且每个样本有且只有一个标签，比如新闻题材分类：政治、经济、文化等
输出层：进行n分类时，设置输出层的单元数为n，采用softmax函数
损失函数：多分类交叉熵损失函数
标签：把标签转换为one-hot向量，每个样本的标签是一个n维向量，其所属类别位置是1，其余位置是0

3. 多标签分类
分类任务有n个类别，每个样本属于n个类别中的若干个，每个样本有若干个标签，比如一段新闻可以同时属于政治、经济等标签
输出层：采用sigmoid作为激活函数
损失函数：使用二进制交叉熵损失函数作为损失函数
标签：把标签转换为multi-hot向量，每个样本的标签是一个n维向量，其所属标签位置是1，其余位置是0
https://zhuanlan.zhihu.com/p/98322026

二分类、单标签多分类及多标签分类概念区别
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【YOLO】单标签多分类、多标签分类及二分类概念区分
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PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出，下面的代码是用来设置我的train set和test set位置。
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### 干扰样本与负样本的定义及处理方法 在图像多分类任务中，干扰样本和负样本是两个重要的概念，它们对模型训练和性能优化具有重要作用。 #### 1. 干扰样本的定义及作用 干扰样本指的是那些可能引起模型误分类的样本。这些样本通常包含与目标类别相似的特征，或者由于光照、遮挡、背景复杂等因素导致其难以被正确分类。干扰样本的存在会降低模型的泛化能力，增加误报率[^4]。 为了减少干扰样本的影响，通常需要通过数据增强技术（如旋转、缩放、裁剪等）来提高模型对不同条件下的鲁棒性。此外，还可以引入注意力机制或深度学习中的难分样本挖掘技术，专门针对那些容易被误分类的样本进行优化。 #### 2. 负样本的定义及作用 负样本是指不属于目标类别的样本集合。在二分类或多分类任务中，负样本用于区分目标类别与其他非目标类别。例如，在几何体识别任务中，正样本是目标几何体的不同角度图像，而负样本则是实验室环境中不包含目标几何体的背景图像[^1]。 负样本的作用在于帮助模型学习目标类别的边界，从而减少误分类的可能性。特别是在视频帧检测中，负样本能够有效降低环境干扰带来的误报率[^1]。 #### 3. 处理方法 以下是针对干扰样本和负样本的一些常见处理方法： - **类别不平衡问题**：当正样本数量远少于负样本时，会出现类别不平衡的问题。为了解决这一问题，可以采用加权损失函数（如Focal Loss）或在线困难样本挖掘技术，以平衡正负样本的比例[^2]。 - **数据增强**：通过对正样本进行随机变换（如旋转、翻转、缩放等），可以生成更多的训练样本，从而提高模型对干扰样本的鲁棒性[^4]。 - **难分负样本挖掘**：在SVM模型中，可以通过检测错误分类的负样本，并将其重新加入训练集进行再训练，从而提升模型性能[^3]。 - **特征提取优化**：使用更强大的特征提取方法（如HOG特征子）结合SVM分类器，可以有效提高模型对复杂背景和干扰样本的识别能力[^3]。 ```python # 示例代码：基于HOG+SVM的图像分类 from sklearn.svm import LinearSVC from skimage.feature import hog import numpy as np def extract_hog_features(image): features, _ = hog(image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), visualize=True) return features def train_svm_classifier(positive_samples, negative_samples): # 提取正负样本的HOG特征 positive_features = [extract_hog_features(img) for img in positive_samples] negative_features = [extract_hog_features(img) for img in negative_samples] # 合并特征并标注标签 X = np.vstack((positive_features, negative_features)) y = np.hstack((np.ones(len(positive_features)), np.zeros(len(negative_features)))) # 训练SVM分类器 clf = LinearSVC() clf.fit(X, y) return clf ``` ### 注意事项 - 负样本的选择应尽量贴近实际工作环境，避免使用与目标类别无关的图像作为负样本[^1]。 - 在采集负样本时，需确保其不包含任何目标几何体，以免影响模型的训练效果[^1]。
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