Image Clustering
تجميع الصور هو مهمة مهمة في مجال رؤية الحاسوب، تهدف إلى تقسيم مجموعة بيانات من الصور إلى مجموعات ذات معنى دلالي دون الوصول إلى علامات الحقيقية. تقوم هذه المهمة باكتشاف الهيكل والأنماط الداخلية للصور تلقائيًا من خلال طرق التعلم غير المشرف، مما يتيح تنظيم وإدارة الصور غير المصنفة بكفاءة. يحمل تجميع الصور قيمة كبيرة في التطبيقات مثل استرجاع الصور، واستخراج البيانات، وتحليل المحتوى.
ARL Polarimetric Thermal Face Dataset
Birdsnap
Caltech-101
CARS196
CIFAR-10
TEMI CLIP ViT-L (openai)
CIFAR-100
SPICE*
CIFAR-20
CLEVR Counts
CMU-PIE
coil-100
A-DSSC (Scattered)
Coil-20
JULE-RC
coil-40
A-DSSC (Scattered)
Country211
CUB-200-2011
CUB Birds
FineGAN
DTD
TURTLE (CLIP + DINOv2)
EMNIST-Balanced
AE+SNNL
EuroSAT
Extended Yale-B
DMSC
Fashion-MNIST
PRCut (DinoV2)
FER2013
FGVC Aircraft
Flowers-102
Food-101
FRGC
DEPICT
GTSRB
HAR
FCMI
Hateful Memes
ImageNet
TURTLE (CLIP + DINOv2)
ImageNet-10
DCCM
ImageNet-100
imagenet-1k
TAC
ImageNet-200
TEMI CLIP ViT-L (openai)
ImageNet-50
Imagenet-dog-15
MAE-CT (best)
Kinetics-700
KITTI
LetterA-J
DDC-DA
MNIST
MNIST-full
SPC
MNIST-test
DynAE
Oxford-IIIT Pets
PCam
pendigits
N2D (UMAP)
Rendered SST2
TURTLE (CLIP + DINOv2)
RESISC45
Stanford Cars
FineGAN
Stanford Dogs
FineGAN
STL-10
SPICE*
SUN397
Tiny-ImageNet
PRO-DSC
UCF101
UMist
J-DSSC (Scattered)
USPS
SPC
YouTube Faces DB
JULE-RC