Multi-Label Classification

首先分清一下multiclass和multilabel：

• 多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 且假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如从100个分类中击中一个。
• 多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签，即表示的是样本各属性而不是相互排斥的。比如图片中有很多的概念如天空海洋人等等，需要预测出一个概念集合。

Challenge

多标签任务的难度主要集中在以下问题：

• 标签数量较大且基本会呈现长尾形态。
• 往往类标之间相互依赖并不独立。
• absence标签占比较高，即标注的标签并不能完美覆盖所有概念面。
• 标签往往较短语义少，理解困难。

Solution

现有的方法应对multi的预测主要有2大路线：

• 改造数据适应算法：将多个类别合并成单个类别。
• 改造算法适应数据：控制激活函数阈值得到结果。

而一般研究最多的应对relation会有3种策略：
一阶策略：忽略和其它标签的相关性，比如把多标签分解成多个独立的二分类问题。
二阶策略：考虑标签之间的成对关联，比如为相关标签和不相关标签排序。
高阶策略：考虑多个标签之间的关联，比如对每个标签考虑所有其它标签的影响。

Densenet

它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（feature reuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。

DenseBlock

相比ResNet，DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制：即互相连接所有的层，具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。图1为ResNet网络的连接机制，作为对比，图2为DenseNet的密集连接机制。可以看到，ResNet是每个层与前面的某层（一般是2~3层）短路连接在一起，连接方式是通过元素级相加。而在DenseNet中，每个层都会与前面所有层在channel维度上连接（concat）在一起（这里各个层的特征图大小是相同的，后面会有说明），并作为下一层的输入。对于一个 L 层的网络，包含个连接，相比ResNet，这是一种密集连接。而且DenseNet是直接concat来自不同层的特征图，这可以实现特征重用，提升效率，这一特点是DenseNet与ResNet最主要的区别。

整体网络结构

CNN网络一般要经过Pooling或者stride>1的Conv来降低特征图的大小，而DenseNet的密集连接方式需要特征图大小保持一致。为了解决这个问题，DenseNet网络中使用DenseBlock+Transition的结构，其中DenseBlock是包含很多层的模块，每个层的特征图大小相同，层与层之间采用密集连接方式。而Transition模块是连接两个相邻的DenseBlock，并且通过Pooling使特征图大小降低。上图给出了DenseNet的网络结构，它共包含3个DenseBlock，各个DenseBlock之间通过Transition连接在一起。Transition层包括一个1x1的卷积和2x2的AvgPooling，结构为BN+ReLU+1x1 Conv+2x2 AvgPooling。另外，Transition层可以起到压缩模型的作用。

原论文实验结果

综合来看，DenseNet的优势主要体现在以下几个方面：

• 由于密集连接方式，DenseNet提升了梯度的反向传播，使得网络更容易训练。由于每层可以直达最后的误差信号，实现了隐式的“deep supervision”；
• 参数更小且计算更高效，这有点违反直觉，由于DenseNet是通过concat特征来实现短路连接，实现了特征重用，并且采用较小的growth rate，每个层所独有的特征图是比较小的；
• 由于特征复用，最后的分类器使用了低级特征。

服装多标签分类小实验

数据划分

总数据量：5547
训练（4993）：测试（554） = 9 ：1

def read_split_data(root: str, test_rate: float = 0.1):
    random.seed(0)  # 保证随机结果可复现
    assert os.path.exists(root), "dataset root: {} does not exist.".format(root)

    # 拿到所有类别
    class_ = set()
    for cla in os.listdir(root):
        class_.add(cla.split('_')[0])
        class_.add(cla.split('_')[1])
    class_ = list(class_)
    class_.sort()

    # 建立类别索引并存储
    class_indices = dict((k, v) for v, k in enumerate(class_))
    json_str = json.dumps(dict((val, key) for key, val in class_indices.items()), indent=4)
    with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
        json_file.write(json_str)

    # 读取所有图像路径和对应类别索引
    train_images_path = []  # 存储训练集的所有图片路径
    train_images_label = []  # 存储训练集图片对应索引信息
    val_images_path = []  # 存储验证集的所有图片路径
    val_images_label = []  # 存储验证集图片对应索引信息
    supported = [".jpg", ".JPG", ".png", ".PNG"]  # 支持的文件后缀类型

    # onehot编码形式表示出每张图像的label
    images_path_and_onehot = {}
    for dir_ in os.listdir(root):
        for img_name in os.listdir(os.path.join(root, dir_)):
            image_path = os.path.join(root, dir_, img_name)
            onehot_class = [0] * 9
            # print(str(image_path), str(image_path).split('\\'))
            class0, class1 = str(image_path).split('\\')[-2].split('_')[0], image_path.split('\\')[-2].split('_')[1]
            idx0, idx1 = class_indices[class0], class_indices[class1]
            onehot_class[idx0], onehot_class[idx1] = 1, 1
            images_path_and_onehot[image_path] = onehot_class

    # 随机抽取相应比例的数据作为测试集
    test_path = random.sample(list(images_path_and_onehot), k=int(len(list(images_path_and_onehot)) * test_rate))

    # 分别存储训练和测试的图像路径及其对应onehot标签
    for image_path in images_path_and_onehot.keys():
        if image_path in test_path:  # 如果该路径在采样的验证集样本中则存入验证集
            val_images_path.append(image_path)
            val_images_label.append(images_path_and_onehot[image_path])
        else:  # 否则存入训练集
            train_images_path.append(image_path)
            train_images_label.append(images_path_and_onehot[image_path])


    print("{} images were found in the dataset.".format(len(images_path_and_onehot.keys())))
    print("{} images for training.".format(len(train_images_path)))
    print("{} images for validation.".format(len(val_images_path)))

    return train_images_path, train_images_label, val_images_path, val_images_label
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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模型

• 使用densenet121网络，
• loss函数：二值交叉熵
• pretrain：imagenet 1000k
• lr: 0.0001
• epoches: 50（实际跑42epoch就收敛了）
• scheduler：余弦衰减

loss

结果评估

部分测试图像预测可视化：

【参考】
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37189203
https://nakaizura.blog.csdn.net/article/details/114753747?spm=1001.2014.3001.5506