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Image Retrieval On Sop

評価指標

R@1

評価結果

このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果

モデル名
R@1
Paper TitleRepository
Cross-Batch Memory80.6Cross-Batch Memory for Embedding Learning
Unicom+ViT-L@336px91.2Unicom: Universal and Compact Representation Learning for Image Retrieval
ROADMAP (DeiT-B)86.0Robust and Decomposable Average Precision for Image Retrieval
MS51278.2Multi-Similarity Loss with General Pair Weighting for Deep Metric Learning
ABE-876.3Attention-based Ensemble for Deep Metric Learning-
ROADMAP (ResNet-50)83.1Robust and Decomposable Average Precision for Image Retrieval
EPSHN51278.3Improved Embeddings with Easy Positive Triplet Mining
Smooth-AP80.1Smooth-AP: Smoothing the Path Towards Large-Scale Image Retrieval
PNP Loss81.1Rethinking the Optimization of Average Precision: Only Penalizing Negative Instances before Positive Ones is Enough
ProxyNCA++81.4ProxyNCA++: Revisiting and Revitalizing Proxy Neighborhood Component Analysis
HDC69.5Hard-Aware Deeply Cascaded Embedding
CGD (SG/GS)84.2Combination of Multiple Global Descriptors for Image Retrieval
NormSoftmax2048 (ResNet-50)79.5Classification is a Strong Baseline for Deep Metric Learning
A-BIER74.2Deep Metric Learning with BIER: Boosting Independent Embeddings Robustly
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