【问题标题】：Can i have mutliple labels for a single image in an image classification scenario我可以在图像分类场景中为单个图像设置多个标签吗
【发布时间】：2020-04-06 00:51:45
【问题描述】：
如果我正在构建一个模型，我需要预测车辆、颜色和制造，那么我可以将所有标签用于单个图像并围绕它构建模型。
例如，汽车的单个图像 (car1.jpg) 将具有诸如轿车（制造）、蓝色（颜色）和汽车（车辆类型）之类的标签。我可以为此制作一个模型，否则我将不得不为这个问题制作 3 个单独的模型。
【问题讨论】：
标签：
tensorflow
deep-learning
conv-neural-network
pytorch
multilabel-classification
【解决方案1】：
您可以拥有具有多个输出的单个模型。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“特征提取器”/“分类器”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）。
在模型的更深处，您将拥有单独的部分，每个部分用于每种预测。