Image Clustering
Bildclustering ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, einen Datensatz von Bildern in semantisch sinnvolle Clustern zu unterteilen, ohne auf Ground-Truth-Labels zugreifen zu müssen. Diese Aufgabe entdeckt automatisch die inhärente Struktur und Muster innerhalb der Bilder durch unüberwachte Lernmethoden, was eine effektive Organisation und Verwaltung von nicht beschrifteten Bildern ermöglicht. Bildclustering hat erheblichen Wert in Anwendungen wie Bildsuche, Datenmining und Inhaltsanalyse.
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