Long Tail Learning
قائمة المعايير القياسية
جميع المعايير القياسية المتعلقة بهذه المهمة
celeba-5
أفضل نموذج: OPeN (WideResNet-28-10)
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-10-lt-r-10
أفضل نموذج: TADE
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-10-lt-r-100
أفضل نموذج: GLMC+MaxNorm (ResNet-34, channel x4)
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-10-lt-r-50
أفضل نموذج: GLMC + SAM
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-100-lt-r-10
أفضل نموذج: TADE
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-100-lt-r-100
أفضل نموذج: LIFT (ViT-B/16, ImageNet-21K pre-training)
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-100-lt-r-200
أفضل نموذج: PaCo + SAM
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-100-lt-r-50
أفضل نموذج: LTR-weight-balancing
المقاييس
عرض التفاصيل
coco-mlt
أفضل نموذج: LMPT(ViT-B/16)
المقاييس
عرض التفاصيل
egtea
أفضل نموذج: CDB-loss (3D- ResNeXt101)
المقاييس
عرض التفاصيل
imagenet-glt
أفضل نموذج: RIDE + IFL
المقاييس
عرض التفاصيل
imagenet-lt
أفضل نموذج: VL-LTR (ViT-B-16)
المقاييس
عرض التفاصيل
inaturalist-2018
أفضل نموذج: LIFT (ViT-L/14@336px)
المقاييس
عرض التفاصيل
lot-insts
أفضل نموذج: Character-BERT+RS
المقاييس
عرض التفاصيل
mimic-cxr-lt
أفضل نموذج: Decoupling (cRT)
المقاييس
عرض التفاصيل
mini-imagenet-lt
أفضل نموذج: TailCalibX
المقاييس
عرض التفاصيل
cifar-10-lt-r-200
المقاييس
عرض التفاصيل
nih-cxr-lt
المقاييس
عرض التفاصيل
places-lt
المقاييس
عرض التفاصيل
voc-mlt
المقاييس
عرض التفاصيل