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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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，如图像标签推荐、缺陷检测或内容过滤，位置信息并非关键。这时，多标签分类算法更为合适，并且具有以下显著优势： 计算复杂度低，推理速度快 ：多标签分类无需进行复杂的边界框回归和非极大值抑制等步骤，对图像分辨率要求较低，因此计算复杂度大大降低，推理速度更快，适合实时应用。 数据标 ………………………………