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プロンプトエンジニアリング
Prompt Engineering On Caltech 101
Prompt Engineering On Caltech 101
評価指標
Harmonic mean
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
Columns
モデル名
Harmonic mean
Paper Title
Repository
ProMetaR
96.16
Prompt Learning via Meta-Regularization
-
HPT++
96.96
HPT++: Hierarchically Prompting Vision-Language Models with Multi-Granularity Knowledge Generation and Improved Structure Modeling
-
MaPLe
96.02
MaPLe: Multi-modal Prompt Learning
-
CoCoOp
95.84
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
-
PromptSRC
96.02
Self-regulating Prompts: Foundational Model Adaptation without Forgetting
-
HPT
96.65
Learning Hierarchical Prompt with Structured Linguistic Knowledge for Vision-Language Models
-
CLIP
95.40
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
-
CoPrompt
96.55
Consistency-guided Prompt Learning for Vision-Language Models
-
MetaPrompt
96.32
Learning Domain Invariant Prompt for Vision-Language Models
-
RPO
96.03
Read-only Prompt Optimization for Vision-Language Few-shot Learning
-
PromptKD
97.77
PromptKD: Unsupervised Prompt Distillation for Vision-Language Models
-
MMRL
96.68
MMRL: Multi-Modal Representation Learning for Vision-Language Models
-
DePT
96.28
DePT: Decoupled Prompt Tuning
-
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