Image Classification On Caltech 256
Métriques
Accuracy
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | Accuracy |
|---|---|
| Modèle 1 | 77 |
| non-binary-deep-transfer-learning-for | 67.2 |
| non-binary-deep-transfer-learning-for | 85.94 |
| wavemix-lite-a-resource-efficient-neural | 54.62 |
| attend-and-guide-ag-net-a-keypoints-driven | 96.89% |