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基于Keras的多标签多分类验证码训练集

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本项目利用Keras框架构建并训练模型，专注于处理包含多种类型和类别的验证码图像数据，旨在实现高效准确的多标签、多分类识别任务。 在使用Keras进行验证码识别的训练过程中，需要准备训练样本集和测试样本集。每个验证码的名字就是它所显示的字符。

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  • 基于Keras的多标签多分类验证码训练集
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    本项目利用Keras框架构建并训练模型，专注于处理包含多种类型和类别的验证码图像数据，旨在实现高效准确的多标签、多分类识别任务。 在使用Keras进行验证码识别的训练过程中，需要准备训练样本集和测试样本集。每个验证码的名字就是它所显示的字符。
  • 基于FCN的MATLAB代码训练-MONet：利用多标签分类优化目标检测
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    本项目采用MATLAB实现基于全卷积网络（FCN）的MONet算法，通过多标签分类技术提升图像中的物体识别精度与效率。 使用fcn和matlab代码训练莫奈风格的目标检测模型，并通过多标签分类改进目标检测性能。这项工作基于soeaver的工作进行了相应的修改。 免责声明：官方的R-FCN代码（用MATLAB编写）和PYTHON编写的版本都可用。 安装步骤如下： 1. 克隆MONet存储库 ``` git clone https://github.com/GT9505/MONet.git ``` 2. 我们将您克隆的MONet目录称为`$MONET_ROOT` 3. 构建Cython模块： ```bash cd $MONET_ROOT/lib/make ``` 4. 构建caffe和pycaffe，然后按照[此处](http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html)提供的说明进行安装。 5. 复制`Makefile.config.example`到`Makefile.config` 6. 如果您熟悉Caffe并且已经具备所有必要的依赖项，请继续后续步骤。
  • 102种花卉分类数据集（含训练集、测试集和验证集标签）
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    本数据集包含102种花卉图像，分为训练集、测试集及验证集，并配有详细标注，适用于花卉识别模型的开发与评估。 102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但相关数据较难获取。为此，我们提供了已划分的数据集，并附带了训练集、测试集及验证集的标签txt文件以及完整的PyTorch代码。
  • 基于BERT预训练模型的美团评论多标签分类研究.zip
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    本研究利用BERT预训练模型对美团平台上的用户评论进行分析，旨在实现多标签自动分类。通过深度学习技术提升评论理解与管理效率。 classification reporter precision recall f1-score support micro-avg 0.88 0.85 0.87 300000 macro-avg 0.70 0.59 0.61 300000 weighted-avg 0.87 0.85 0.86 300000 samples-avg 0.88 0.85 0.87 300000
  • 基于timm的PyTorch-Image-Models多标签分类
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    本项目利用PyTorch-Image-Models库中的预训练模型，通过微调实现对图像的多标签分类任务，在计算机视觉领域具有广泛应用前景。 PyTorch图像模型多标签分类基于timm的实现已更新至2021年3月22日，此次更新主要针对./timm/models/multi_label_model.py、./train.py以及./validate.py文件进行了修改，以计算每个标签的具体精度。 本项目旨在进行多标签分类，并且代码基于罗斯的工作。我于2021年2月27日下载了他的原始代码作为基础。尽管我认为我的多标签分类实现应该与他的最新版本兼容，但未做进一步验证确认这一点。 该存储库是实施多标签分类的重要参考资料之一。同时也要感谢Dmitry Retinskiy和Satya Mallick对项目的支持。 为了更好地理解项目的背景以及所使用的数据集，请花时间阅读相关文档或描述（尽管这一步并非强制要求）。所有图像应放置在./fashion-product-images/images/目录下，以供程序使用。 为实现多标签分类功能，我从Ross的pytorch-image-models项目中修改了部分文件：包括但不限于上述提及的内容。
  • 基于PyTorch的U-Net多类别训练代码
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    本项目提供了一个基于PyTorch实现的U-Net模型，用于进行多类别的图像分割任务。代码结构清晰，便于初学者学习和研究者使用。 关于使用U-Net训练自己的多类别数据集的具体操作步骤可以在相关技术博客文章中找到。该博文详细介绍了整个过程，并提供了实用的指导和建议。
  • 齿轮缺陷检测数据集（YOLOV5格式，含3类标签的训练和验证集）
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    本数据集包含用于齿轮缺陷检测的YOLOV5格式图像，涵盖三类标签，提供全面的训练与验证样本，助力高效模型训练。 项目包含：齿轮缺陷检测（3类别），包括训练集与验证集。数据保存遵循YOLOV5文件夹结构，可以直接用于目标检测而无需额外处理。 图像分辨率为800*600的RGB图片，数据集中是单一背景下的红色齿轮缺陷检测，分为表面擦伤、齿轮掉牙和齿轮不足三类。每张图包含多个目标框，适用于小目标或密集区域的检测任务。 【数据集介绍】 - 类别：break（断齿）、lack（缺损）、scratch（划痕） 【数据总大小压缩后】42 MB，分为训练集与验证集。 - 训练集(datasets-images-train)包含2382张图片和对应的标签txt文件共2382个 - 验证集(datasets-images-val)包括596张图片及相应的标签txt文件共596个 【类别文本信息】提供了描述三类缺陷的txt文档。 为了便于查看数据，项目中包含一个可视化py脚本。只需随机提供一张图像即可绘制边界框，并保存在当前目录下。该脚本无需修改可以直接运行以生成可视化的结果。
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
  • NUS-WIDE多标签分类数据集的整理
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    本项目致力于对NUS-WIDE多标签图像数据集进行系统化的整理与优化，旨在提升其在计算机视觉领域的应用价值和研究效率。 使用Keras进行多标签分类的图片数据集来自NUS-WIDE数据集。