Few Shot Image Classification
基准测试列表
该任务相关的所有基准测试列表
apy-0-shot
最佳模型： TAFE-Net
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awa-0-shot
最佳模型： Synthesised Classifier
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bongard-hoi
最佳模型： Human (Amateur)
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caltech-256-5-way-5-shot
最佳模型： MergedNet-Concat
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caltech101
最佳模型： PRE
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cifar-fs-1-shot-learning
最佳模型： pseudo-shots
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cifar-fs-5-way-1-shot
最佳模型： PT+MAP+SF+SOT (transductive)
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cifar-fs-5-way-5-shot
最佳模型： PT+MAP+SF+SOT (transductive)
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cifar-fs-5-shot-learning
最佳模型： pseudo-shots
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cub-200-0-shot-learning
最佳模型： TAFE-Net
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cub-200-2011-5-way-1-shot
最佳模型： MATANet
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cub-200-2011-0-shot
最佳模型： Word CNN-RNN (DS-SJE Embedding)
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cub-200-2011-5-way-5-shot
最佳模型： MATANet
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cub-200-5-way-5-shot-1
最佳模型： PT+MAP+SF+SOT (transductive)
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cub-200-5-way-1-shot
最佳模型： PT+MAP+SF+BPA (transductive)
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cub-200-5-way
最佳模型： EASY 3xResNet12 (transductive)
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cub-200-50-way-0-shot
最佳模型： Prototypical Networks
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dirichlet-mini-imagenet-5-way-1-shot
最佳模型： alpha-TIM
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dirichlet-mini-imagenet-5-way-5-shot
最佳模型： alpha-TIM
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dirichlet-tiered-imagenet-5-way-5-shot
最佳模型： alpha-TIM
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fc100-5-way-1-shot
最佳模型： R2-D2+Task Aug
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fc100-5-way-10-shot
最佳模型： MTL
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fewshot-cifar100-1-shot-learning
最佳模型： pseudo-shots
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fewshot-cifar100-5-shot-learning
最佳模型： pseudo-shots
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flowers-102-0-shot
最佳模型： Word CNN-RNN (DS-SJE Embedding)
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imagenet-0-shot
最佳模型： DebiasPL (ResNet50)
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imagenet-1-shot-1
最佳模型： ViT-MoE-15B (Every-2)
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imagenet-10-shot
最佳模型： MAWS (ViT-6.5B)
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imagenet-5-shot
最佳模型： ViT-MoE-15B (Every-2)
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imagenet-fs-5-shot-all
最佳模型： KGTN-ens (ResNet-50, h+g, max)
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imagenet-fs-10-shot-all
最佳模型： KGTN (ResNet-50)
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inaturalist-227-way-multi-shot
最佳模型： LaplacianShot
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meta-dataset
最佳模型： SMAT (DINO-VIT-Base-16-224)
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meta-dataset-rank
最佳模型： URT
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mini-imagenet-1-shot-learning
最佳模型： PT+MAP
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mini-imagenet-to-cub-5-shot-learning
最佳模型： TIM-GD
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mini-imagenet-10-way-1-shot
最佳模型： Transductive CNAPS + FETI
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mini-imagenet-10-way-5-shot
最佳模型： Transductive CNAPS + FETI
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mini-imagenet-5-way-1-shot
最佳模型： PT+MAP+SF+BPA (transductive)
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mini-imagenet-5-way-5-shot
最佳模型： CAML [Laion-2b]
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mini-imagenet-5-way-10-shot
最佳模型： PT+MAP
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mini-imagenet-cub-5-way-1-shot
最佳模型： PT+MAP
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mini-imagenet-cub-5-way-5-shot
最佳模型： TRIDENT
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mini-imagenet-20-way-1-shot
最佳模型： TIM-GD
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mini-imagenet-20-way-5-shot
最佳模型： TIM-GD
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mini-imagenet-100-way
最佳模型： GCR
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miniimagenet-cub-5-way-1-shot
最佳模型： LaplacianShot
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miniimagenet-cub-5-way-5-shot
最佳模型： LaplacianShot
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omniglot-emnist-5-way-1-shot
最佳模型： HyperShot
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omniglot-1-shot-20-way
最佳模型： GCR
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omniglot-1-shot-5-way
最佳模型： MC2+
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omniglot-1-shot-423-way
最佳模型： APL
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omniglot-1-shot-1000-way
最佳模型： APL
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omniglot-5-shot-20-way
最佳模型： MC2+
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omniglot-5-shot-5-way
最佳模型： DCN6-E
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omniglot-5-shot-423-way
最佳模型： APL
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orbit-clutter-video-evaluation
最佳模型： ProtoNetsVideo
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orbit-clean-video-evaluation
最佳模型： SimpleCNAPs + LITE
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oxford-102-flower
最佳模型： RS-FSL
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stanford-dogs-5-way-1-shot
最佳模型： MML(KL)
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stanford-cars-5-way-1-shot
最佳模型： MATANet
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stanford-cars-5-way-5-shot
最佳模型： MATANet
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sun-0-shot
最佳模型： Synthesised Classifier
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tiered-imagenet-5-way-1-shot
最佳模型： PT+MAP
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tiered-imagenet-5-way-5-shot
最佳模型： CAML [Laion-2b]
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tiered-imagenet-10-way-1-shot
最佳模型： Transductive CNAPS + FETI
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tiered-imagenet-10-way-5-shot
最佳模型： Transductive CNAPS + FETI
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awa1-0-shot
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awa2-0-shot
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caltech-256-5-way-1-shot
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cifar-100
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cifar100-5-way-1-shot
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dirichlet-tiered-imagenet-5-way-1-shot
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dirichlet-cub-200-5-way-1-shot
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dirichlet-cub-200-5-way-5-shot
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fc100-5-way-5-shot
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imagenet-1-shot
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imagenet-fs-1-shot-novel
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imagenet-fs-2-shot-novel
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imagenet-fs-5-shot-novel
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imagenet-fs-10-shot-novel
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imagenet-fs-1-shot-all
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imagenet-fs-2-shot-all
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inaturalist-2018-1-shot
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inaturalist-2018-5-shot
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inaturalist-2018-10-shot
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omniglot-emnist-5-way-5-shot
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omniglot-5-shot-1000-way
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stanford-dogs-5-way-5-shot
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ut-zappos50k
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