Small Data
Small Data Image Classification은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 제한된 수의 라벨된 훈련 샘플을 사용하여 이미지를 분류하는 데 중점을 둡니다. 이 작업은 효율적인 학습 알고리즘과 데이터 증강 기술을 통해 소량의 샘플 조건에서도 모델의 일반화 능력과 분류 정확도를 개선하는 것을 목표로 하며, 특히 데이터 수집 비용이 높거나 엄격한 프라이버시 보호가 필요한 상황에서 큰 응용 가치를 가지고 있습니다.
ciFAIR-10 50 samples per class
ChimeraMix+AutoAugment
CIFAR-10, 100 Labels
CIFAR-10, 1000 Labels
CIFAR-10, 250 Labels
GLICO
CIFAR-10, 500 Labels
CIFAR-100, 1000 Labels
ChimeraMix+AutoAugment
cifar10, 10 labels
VAE
CUB-200-2011, 30 samples per class
GLICO
CUB-200-2011, 5 samples per class
GLICO
DEIC Benchmark
Harmonic Networks
EuroSAT 50 samples per class
ImageNet 50 samples per class
Harmonic Networks