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프롬프트 엔지니어링
Prompt Engineering On Imagenet V2
Prompt Engineering On Imagenet V2
평가 지표
Top-1 accuracy %
평가 결과
이 벤치마크에서 각 모델의 성능 결과
Columns
모델 이름
Top-1 accuracy %
Paper Title
HPT++
65.31
HPT++: Hierarchically Prompting Vision-Language Models with Multi-Granularity Knowledge Generation and Improved Structure Modeling
HPT
65.25
Learning Hierarchical Prompt with Structured Linguistic Knowledge for Vision-Language Models
MMRL
64.47
MMRL: Multi-Modal Representation Learning for Vision-Language Models
PromptSRC
64.35
Self-regulating Prompts: Foundational Model Adaptation without Forgetting
CoCoOp
64.07
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
MaPLe
64.07
MaPLe: Multi-modal Prompt Learning
POMP
63.8
-
CLIP
60.83
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
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