تصنيف الصور
تجميع الصور هو مهمة مهمة في مجال الرؤية الحاسوبية، تهدف إلى تقسيم مجموعة بيانات من الصور إلى مجموعات ذات معنى دلالي دون الوصول إلى العلامات الحقيقية. تقوم هذه المهمة باكتشاف البنية والأنماط الداخلية للصور تلقائيًا من خلال طرق التعلم غير المشرف، مما يتيح تنظيم وإدارة الصور غير المصنفة بشكل فعال. يحمل تجميع الصور قيمة كبيرة في التطبيقات مثل استرجاع الصور، وتعدين البيانات، وتحليل المحتوى.
CIFAR-10
SCAN
CIFAR-100
HUME
STL-10
RUC
Imagenet-dog-15
MAE-CT (best)
ImageNet-10
DCCM
USPS
SPC
MNIST-full
SPC
Tiny-ImageNet
PRO-DSC
Fashion-MNIST
N2D (UMAP)
ImageNet
TURTLE (CLIP + DINOv2)
MNIST-test
DynAE
coil-100
JULE-RC
Extended Yale-B
DMSC
Coil-20
JULE-RC
Stanford Cars
FineGAN
ImageNet-200
TEMI CLIP ViT-L (openai)
ImageNet-100
ImageNet-50
Stanford Dogs
FineGAN
CMU-PIE
CUB Birds
FineGAN
UMist
J-DSSC (Scattered)
YouTube Faces DB
JULE-RC
MNIST
HAR
N2D (UMAP)
coil-40
A-DSSC (Scattered)
FRGC
DEPICT
pendigits
N2D (UMAP)
EMNIST-Balanced
AE+SNNL
UCF101
LetterA-J
DDC-DA
DTD
TURTLE (CLIP + DINOv2)
RESISC45
SUN397
Country211
FGVC Aircraft
CARS196
ARL Polarimetric Thermal Face Dataset
Oxford-IIIT Pets
EuroSAT
Rendered SST2
TURTLE (CLIP + DINOv2)
Flowers-102
CIFAR-20
imagenet-1k
TAC
PCam
CUB-200-2011
Kinetics-700
FER2013
Hateful Memes
GTSRB
KITTI
Caltech-101
CLEVR Counts
Food-101
Birdsnap