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Unsupervised Semantic Segmentation With 7

評価指標

mIoU

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
mIoU
Paper TitleRepository
ProxyCLIP83.3ProxyCLIP: Proxy Attention Improves CLIP for Open-Vocabulary Segmentation
MaskCLIP74.9Extract Free Dense Labels from CLIP
TCL83.2Learning to Generate Text-grounded Mask for Open-world Semantic Segmentation from Only Image-Text Pairs
GroupViT (RedCaps)79.7GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision
Trident88.7Harnessing Vision Foundation Models for High-Performance, Training-Free Open Vocabulary Segmentation
TagAlign87.9TagAlign: Improving Vision-Language Alignment with Multi-Tag Classification
COSMOS ViT-B/1677.7COSMOS: Cross-Modality Self-Distillation for Vision Language Pre-training
ReCo57.7ReCo: Retrieve and Co-segment for Zero-shot Transfer
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