Semi Supervised Image Classification
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最佳模型： REACT (ViT-Large)
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最佳模型： DebiasPL (ResNet-50)
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salinas
最佳模型： Res-CP
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最佳模型： Meta Co-Training
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最佳模型： SimCLR-kmediods-PAWS
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最佳模型： ReMixMatch
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最佳模型： MixMatch
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cifar-10-1000-labels
最佳模型： MixMatch
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cifar-10-2000-labels
最佳模型： MixMatch
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最佳模型： SimCLR (CoMatch)
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cifar-10-10-labels
最佳模型： BOSS
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cifar-100-10000-labels
最佳模型： CCSSL(FixMatch)
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cifar-100-4000-labels
最佳模型： UPS (CNN-13)
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cifar-10-100-labels
最佳模型： SimCLR-kmediods-PAWS
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cifar-100-1000-labels
最佳模型： EnAET
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cifar-100-250-labels-imagenet-100-unlabeled
最佳模型： CCSSL
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cifar-10-400-labels-openset-6-4
最佳模型： UnMixMatch
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cifar-100-5000labels
最佳模型： EnAET
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cifar-10-40-labels
最佳模型： FreeMatch
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cifar-100-400-labels
最佳模型： SemiReward
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cifar-100-2500-labels
最佳模型： FlexMatch
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mini-imagenet-4000-labels
最佳模型： SimPLE
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mini-imagenet-10000-labels
最佳模型： FeatMatch
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mini-imagenet-1000-labels
最佳模型： MutexMatch
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stl-10
最佳模型： EnAET
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最佳模型： Semi-MMDC
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stl-10-5000-labels
最佳模型： MixMatch
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stl-10-40-labels
最佳模型： RelationMatch
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svhn-1000-labels
最佳模型： Meta Pseudo Labels (WRN-28-2)
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svhn-250-labels
最佳模型： EnAET
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svhn-40-labels
最佳模型： ShrinkMatch
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svhn-500-labels
最佳模型： Triple-GAN-V2 (CNN-13)
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svhn-2000-labels
最佳模型： MixMatch
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svhn-4000-labels
最佳模型： MixMatch
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