我可以在图像分类场景中为单个图像设置多个标签吗
Can i have mutliple labels for a single image in an image classification scenario
如果我正在建立一个模型,我需要预测车辆、它的颜色和它的构成,那么我可以使用单个图像的所有标签并围绕它建立我的模型。
就像汽车 (car1.jpg) 的单张图片一样,会有像轿车(制造商)、蓝色(颜色)和汽车(车辆类型)这样的标签。我可以为此制作一个模型吗?或者我必须为这个问题制作 3 个单独的模型。
您可以拥有一个具有多个输出的模型。由于您似乎对图像处理感兴趣,例如检测模型(如 SSD、RFCN 等)有多个输出,一个用于 类,一个用于框坐标。查看 this article 的第 3 页,了解 "feature extractor"/"classifier" 拆分。
事实上,您将拥有模型的第一个公共部分(主要是用于提取特征的卷积层)。
在您的模型的更深处,您将有单独的部分,一个用于每种预测。
如果我正在建立一个模型,我需要预测车辆、它的颜色和它的构成,那么我可以使用单个图像的所有标签并围绕它建立我的模型。
就像汽车 (car1.jpg) 的单张图片一样,会有像轿车(制造商)、蓝色(颜色)和汽车(车辆类型)这样的标签。我可以为此制作一个模型吗?或者我必须为这个问题制作 3 个单独的模型。
您可以拥有一个具有多个输出的模型。由于您似乎对图像处理感兴趣,例如检测模型(如 SSD、RFCN 等)有多个输出,一个用于 类,一个用于框坐标。查看 this article 的第 3 页,了解 "feature extractor"/"classifier" 拆分。
事实上,您将拥有模型的第一个公共部分(主要是用于提取特征的卷积层)。 在您的模型的更深处,您将有单独的部分,一个用于每种预测。