多标签图像分类模型：标注必须是one-hot encoding 标注吗？

[MooTong123]

请问下多标签图像分类的标签标注必须是one-hot encoding的形式吗？比如说PULC的车辆属性识别模型和人体属性模型的样例，我看都是one-hot的形式，比如车辆属性的标注：

image_train/0001_c001_00016450_0.jpg	1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0

可以换种形式标注吗？比如我的标签如下所示：

0 绿色
1 红色
2 黄色
3 橙色
4 轿车
5 面包车

然后我的标注如下，也不一定是相同标签的，有的有2个标签，有的有3个标签，比如：

train/000001.jpg	0,4
train/000002.jpg	1,5
train/000003.jpg	2,3,4

标注成这样的形式，进行训练可以吗？？

[cuicheng01]

不可以，这种标注格式需要转换成n-hot的形式

[MooTong123]

不可以，这种标注格式需要转换成n-hot的形式

好的，谢谢

[ghplvh]

我对这个多标签分类的数据集也有疑惑，

https://blog.csdn.net/zhw864680355/article/details/96132042

https://blog.csdn.net/relocy/article/details/52174198

如以上这两篇文章一样，他们并没有使用one-hot 格式 而且直接使用标签索引，这样是否能够直接使用paddleclas直接训练呢？