이미지 클러스터링
이미지 클러스터링은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 지면 진실 라벨에 접근하지 않고 이미지 데이터셋을 의미上有する 클러스터로 나누는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 비지도 학습 방법을 통해 이미지 내의 고유한 구조와 패턴을 자동으로 발견하여, 라벨이 없는 이미지를 효과적으로 정리하고 관리할 수 있게 합니다. 이미지 클러스터링은 이미지 검색, 데이터 마이닝, 콘텐츠 분석 등 다양한 응용 분야에서 큰 가치를 가지고 있습니다. (Note: There was a mix-up with the language in the middle of the sentence. Here is the corrected version in Korean.) 이미지 클러스터링은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 지면 진실 라벨에 접근하지 않고 이미지 데이터셋을 의미 있는 클러스터로 나누는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 비지도 학습 방법을 통해 이미지 내의 고유한 구조와 패턴을 자동으로 발견하여, 라벨이 없는 이미지를 효과적으로 정리하고 관리할 수 있게 합니다. 이미지 클러스터링은 이미지 검색, 데이터 마이닝, 콘텐츠 분석 등 다양한 응용 분야에서 큰 가치를 가지고 있습니다.
CIFAR-10
SCAN
CIFAR-100
HUME
STL-10
RUC
Imagenet-dog-15
MAE-CT (best)
ImageNet-10
DCCM
MNIST-full
SPC
USPS
SPC
Tiny-ImageNet
PRO-DSC
Fashion-MNIST
N2D (UMAP)
ImageNet
TURTLE (CLIP + DINOv2)
MNIST-test
DynAE
coil-100
JULE-RC
Extended Yale-B
DMSC
Coil-20
JULE-RC
ImageNet-100
ImageNet-200
TEMI CLIP ViT-L (openai)
ImageNet-50
Stanford Cars
FineGAN
CMU-PIE
CUB Birds
FineGAN
Stanford Dogs
FineGAN
UMist
J-DSSC (Scattered)
YouTube Faces DB
JULE-RC
coil-40
A-DSSC (Scattered)
FRGC
DEPICT
HAR
N2D (UMAP)
MNIST
DTD
TURTLE (CLIP + DINOv2)
EMNIST-Balanced
AE+SNNL
LetterA-J
DDC-DA
pendigits
N2D (UMAP)
UCF101
ARL Polarimetric Thermal Face Dataset
Birdsnap
Caltech-101
CARS196
CIFAR-20
CLEVR Counts
Country211
CUB-200-2011
EuroSAT
FER2013
FGVC Aircraft
Flowers-102
Food-101
GTSRB
Hateful Memes
imagenet-1k
TAC
Kinetics-700
KITTI
Oxford-IIIT Pets
PCam
Rendered SST2
TURTLE (CLIP + DINOv2)
RESISC45
SUN397