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プロンプトエンジニアリング
Prompt Engineering On Imagenet S
Prompt Engineering On Imagenet S
評価指標
Top-1 accuracy %
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
Top-1 accuracy %
Paper Title
Repository
HPT++
49.28
HPT++: Hierarchically Prompting Vision-Language Models with Multi-Granularity Knowledge Generation and Improved Structure Modeling
-
CoCoOp
48.75
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
-
MMRL
49.17
MMRL: Multi-Modal Representation Learning for Vision-Language Models
-
CoPrompt
49.43
Consistency-guided Prompt Learning for Vision-Language Models
-
POMP
49.8
Prompt Pre-Training with Twenty-Thousand Classes for Open-Vocabulary Visual Recognition
-
MaPLe
49.15
MaPLe: Multi-modal Prompt Learning
-
CLIP
46.15
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
-
PromptSRC
49.55
Self-regulating Prompts: Foundational Model Adaptation without Forgetting
-
HPT
49.36
Learning Hierarchical Prompt with Structured Linguistic Knowledge for Vision-Language Models
-
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