← Semi-Supervised Image Classification

Papers with Code · CC BY-SA 4.0

SVHN, 1000 labels

아카이브 평가 17건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
Meta Pseudo Labels (WRN-28-2)	Accuracy 98.01 ± 0.07	Meta Pseudo Labels 2020-03-23	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
DoubleMatch	Accuracy 97.90 ± 0.07	DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision 2022-05-11	코드 1
FixMatch (CTA)	Accuracy 97.64±0.19	FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence 2020-01-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26
EnAET	Accuracy 97.58	EnAET: A Self-Trained framework for Semi-Supervised and Supervised Learning with Ensemble Transformations 2019-11-21	코드 1 · 코드 2
UDA	Accuracy 97.54	Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training 2019-04-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20
ReMixMatch	Accuracy 97.17	ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring 2019-11-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
MixMatch	Accuracy 96.73	MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning 2019-05-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30
Triple-GAN-V2 (CNN-13)	Accuracy 96.55	Triple Generative Adversarial Networks 2019-12-20	코드 1
ICT (WRN-28-2)	Accuracy 96.47	Interpolation Consistency Training for Semi-Supervised Learning 2019-03-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
R2-D2 (CNN-13)	Accuracy 96.36	Repetitive Reprediction Deep Decipher for Semi-Supervised Learning 2019-08-09	코드 1
FCE	Accuracy 96.13	Flow Contrastive Estimation of Energy-Based Models 2019-12-02	코드 1 · 코드 2
ICT	Accuracy 96.11	Interpolation Consistency Training for Semi-Supervised Learning 2019-03-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
Mean Teacher	Accuracy 96.05	Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results 2017-03-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
Triple-GAN-V2 (CNN-13, no aug)	Accuracy 96.04	Triple Generative Adversarial Networks 2019-12-20	코드 1
VAT	Accuracy 94.58	Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning 2017-04-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14
SESEMI SSL (ConvNet)	Accuracy 94.41	Exploring Self-Supervised Regularization for Supervised and Semi-Supervised Learning 2019-06-25	코드 1
GAN	Accuracy 91.89	Improved Techniques for Training GANs 2016-06-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46