PaddleX 上线多标签分类模型产线，高效支持图像识别、智能监控、工业质检等领域应用...
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原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。
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内容提要
多标签分类在计算机视觉中应用广泛，适合复杂场景，能够同时预测多个类别。与目标检测相比，其计算复杂度低、推理速度快、标注成本低且鲁棒性高。PaddleX提供多种模型，支持简单的Python API，便于快速体验和二次开发。
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关键要点
- 多标签分类是计算机视觉领域的基础任务，适用于图像分析和智能监控等领域。
- 多标签分类能够同时预测多个类别标签，适合复杂场景。
- 与目标检测相比，多标签分类计算复杂度低、推理速度快、标注成本低且鲁棒性高。
- 多标签分类在图像标签推荐、缺陷检测和内容过滤等任务中表现优越。
- PaddleX提供三类多标签分类模型：高精度模型、精度和效率均衡模型、高效率模型。
- 所有模型采用高效的ML-Decoder分类头，提升整体性能。
- PaddleX提供简单易用的Python API，便于快速体验多标签分类。
- 用户可以通过PaddleX进行二次开发，微调模型以获得更优的精度。
- 北京德厚泉科技有限公司基于PaddleX构建了高效的道路地面缺陷检测系统。
- 该系统的误检率小于5%，召回率大于85%，已在多个城市的出租车上成功应用。
- 将于12月5日举办关于图像多标签分类的技术解析课程，帮助用户深入了解开发流程。
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