تصنيف الصور شبه المُشرف عليه
التصنيف شبه المشرف للصور هو تقنية تجمع بين البيانات المصنفة وغير المصنفة لتحسين أداء التصنيف. تحسن هذه الطريقة تعميم النموذج ودقة التصنيف من خلال الاستفادة من كمية كبيرة من الصور غير المشمولة بالتصنيف، مما يخفف بشكل فعال مشكلة نقص البيانات المصنفة، ولها قيمة تطبيقية كبيرة في مجال الرؤية الحاسوبية.
ImageNet - 10% labeled data
Meta Co-Training
ImageNet - 1% labeled data
REACT (ViT-Large)
CIFAR-10, 4000 Labels
cifar-100, 10000 Labels
CCSSL(FixMatch)
CIFAR-10, 250 Labels
CIFAR-10, 40 Labels
FreeMatch
CIFAR-100, 400 Labels
SemiReward
SVHN, 1000 labels
Meta Pseudo Labels (WRN-28-2)
SVHN, 250 Labels
EnAET
CIFAR-100, 2500 Labels
FixMatch (CTA, WRN-28-8)
STL-10, 1000 Labels
FixMatch (CTA)
CIFAR-10, 1000 Labels
MixMatch
SVHN, 500 Labels
MixMatch
SVHN, 40 Labels
ShrinkMatch
cifar10, 250 Labels
ReMixMatch
CIFAR-10, 2000 Labels
MixMatch
CIFAR-10, 50 Labels (OpenSet, 6/4)
CIFAR-10, 100 Labels (OpenSet, 6/4)
CIFAR-10, 400 Labels (OpenSet, 6/4)
UnMixMatch
Mini-ImageNet, 4000 Labels
SimPLE
ImageNet - 0.2% labeled data
DebiasPL (ResNet-50)
CIFAR-10, 20 Labels
cifar-10, 10 Labels
BOSS
Mini-ImageNet, 10000 Labels
FeatMatch
Mini-ImageNet, 1000 Labels
MutexMatch
STL-10
EnAET
STL-10, 40 Labels
RelationMatch
CIFAR-10, 80 Labels
SimCLR (CoMatch)
CIFAR-100 (400 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
CIFAR-100 (250 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
CCSSL
CIFAR-100 (10000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
CIFAR-10 (250 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
CIFAR-10 (4000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
CIFAR-100, 5000Labels
EnAET
STL-10 (1000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
SVHN (250 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
SVHN (40 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
SVHN (1000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)
Caltech-256, 1024 Labels
Caltech-256
Salinas
Res-CP
EuroSAT, 20 Labels
SimCLR-kmediods-PAWS
Imagenette, 20 Labels
Imagenette, 100 Labels
EuroSAT, 100 Labels
DeepWeeds, 99 Labels
Caltech-101
Caltech-101, 202 Labels
CIFAR-10, 500 Labels
MixMatch
CIFAR-100, 4000 Labels
UPS (CNN-13)
CIFAR-100, 5000 Labels
CIFAR-100, 200 Labels
CIFAR-10, 100 Labels
SimCLR-kmediods-PAWS
CIFAR-10, 30 Labels
CIFAR-100, 1000 Labels
EnAET
STL-10, 5000 Labels
MixMatch
SVHN, 2000 Labels
MixMatch
SVHN, 4000 Labels
MixMatch