HyperAI초신경

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Semi Supervised Image Classification

반감독형 이미지 분류는 라벨이 부착된 데이터와 라벨이 없는 데이터를 결합하여 분류 성능을 향상시키는 기술입니다. 이 방법은 대량의 미주석 이미지를 활용하여 모델의 일반화 능력과 정확도를 강화하고, 라벨이 부족한 문제를 효과적으로 완화시킵니다. 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.

Caltech-101, 202 Labels

Caltech-256, 1024 Labels

cifar-10, 10 Labels

CIFAR-10, 100 Labels

SimCLR-kmediods-PAWS

CIFAR-10, 100 Labels (OpenSet, 6/4)

CIFAR-10, 1000 Labels

CIFAR-10, 20 Labels

CIFAR-10, 2000 Labels

CIFAR-10, 250 Labels

CIFAR-10 (250 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

CIFAR-10, 30 Labels

CIFAR-10, 40 Labels

CIFAR-10, 400 Labels (OpenSet, 6/4)

CIFAR-10, 4000 Labels

CIFAR-10 (4000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

CIFAR-10, 50 Labels (OpenSet, 6/4)

CIFAR-10, 500 Labels

CIFAR-10, 80 Labels

SimCLR (CoMatch)

CIFAR-100, 1000 Labels

cifar-100, 10000 Labels

CCSSL(FixMatch)

CIFAR-100 (10000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

CIFAR-100, 200 Labels

CIFAR-100 (250 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

CIFAR-100, 2500 Labels

CIFAR-100, 400 Labels

CIFAR-100 (400 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

CIFAR-100, 4000 Labels

CIFAR-100, 5000 Labels

CIFAR-100, 5000Labels

cifar10, 250 Labels

DeepWeeds, 99 Labels

EuroSAT, 100 Labels

EuroSAT, 20 Labels

SimCLR-kmediods-PAWS

ImageNet - 0.2% labeled data

DebiasPL (ResNet-50)

ImageNet - 1% labeled data

REACT (ViT-Large)

ImageNet - 10% labeled data

Meta Co-Training

Imagenette, 100 Labels

Imagenette, 20 Labels

Mini-ImageNet, 1000 Labels

Mini-ImageNet, 10000 Labels

Mini-ImageNet, 4000 Labels

STL-10, 1000 Labels

STL-10 (1000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

STL-10, 40 Labels

STL-10, 5000 Labels

SVHN, 1000 labels

Meta Pseudo Labels (WRN-28-2)

SVHN (1000 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

SVHN, 2000 Labels

SVHN, 250 Labels

SVHN (250 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

SVHN, 40 Labels

SVHN (40 Labels, ImageNet-100 Unlabeled)

SVHN, 4000 Labels

SVHN, 500 Labels

Triple-GAN-V2 (CNN-13)