背景介绍多标签分类是计算机视觉领域的一项基础任务，广泛应用于图像分析和智能监控等领域。不同于单标签分类，多标签分类需要同时考虑样本可能属于多个类别，从而为每个样本预测一个或多个相关类别标签。这种方法能够提供更丰富的信息，特别适用于复杂场景。在许多应用中，尤其是在需要识别单张图像中多个物体类别的任务中，目标检测算法常被优先选择，因为它不仅识别物体类别，还提供物体的位置信息。然而，在某些任务中，如图像...
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。
