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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

STL-10

아카이브 평가 29건 · 마지막 적재/변경

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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
TURTLE (CLIP + DINOv2)
Accuracy
0.997
NMI
0.993
ARI
0.994
 Let Go of Your Labels with Unsupervised Transfer
2024-06-11		 코드 1
TEMI DINO ViT-B
Accuracy
0.985
NMI
0.965
Train Split
Train
ARI
0.968
Backbone
ViT-B
 Exploring the Limits of Deep Image Clustering using Pretrained Models
2023-03-31		 코드 1
TAC
Accuracy
0.982
NMI
0.955
ARI
0.961
 Image Clustering with External Guidance
2023-10-18		 코드 1
SPICE-BPA
Accuracy
0.943
NMI
0.880
ARI
0.879
Backbone
ResNet-34
 The Balanced-Pairwise-Affinities Feature Transform
2024-06-25		 코드 1
DPAC
Accuracy
0.934
NMI
0.863
ARI
0.861
Backbone
ResNet-34
 Deep Online Probability Aggregation Clustering
2024-07-07		 코드 1
SPICE*
Accuracy
0.929
NMI
0.860
Train Split
Train
Backbone
ResNet-34
 SPICE: Semantic Pseudo-labeling for Image Clustering
2021-03-17		 코드 1
HUME
Accuracy
0.908
Train Split
Train
ARI
0.812
Backbone
ResNet-18
 연결 없음
논문 날짜 미기재		 연결 없음
TCL
Accuracy
0.868
NMI
0.799
Train Split
Train
ARI
0.757
Backbone
ResNet-34
 Twin Contrastive Learning for Online Clustering
2022-10-21		 코드 1 · 코드 2
RUC
Accuracy
0.867
Backbone
ResNet-18
 Improving Unsupervised Image Clustering With Robust Learning
2020-12-21		 코드 1
IMC-SwAV (Best)
Accuracy
0.853
NMI
0.747
Train Split
Train
ARI
0.716
Backbone
ResNet-18
 Information Maximization Clustering via Multi-View Self-Labelling
2021-03-12		 코드 1
CC
Accuracy
0.85
NMI
0.764
Train Split
Train+Test
Backbone
ResNet34
 Contrastive Clustering
2020-09-21		 코드 1 · 코드 2
SeCu
Accuracy
0.836
NMI
0.733
Train Split
Train
ARI
0.693
Backbone
ResNet-18
 Stable Cluster Discrimination for Deep Clustering
2023-11-24		 코드 1
IMC-SwAV (Avg+-)
Accuracy
0.831
NMI
0.729
Train Split
Train
ARI
0.685
Backbone
ResNet-18
 Information Maximization Clustering via Multi-View Self-Labelling
2021-03-12		 코드 1
ITAE
Accuracy
0.8276
NMI
0.8818
Train Split
Test
ARI
0.7594
Backbone
ViT-B/14
 Improving Image Clustering with Artifacts Attenuation via Inference-Time Attention Engineering
2024-10-07		 연결 없음
SCAN
Accuracy
0.809
NMI
0.698
Train Split
Train
Backbone
ResNet-18
 SCAN: Learning to Classify Images without Labels
2020-05-25		 코드 1 · 코드 2
SCAN (Avg)
Accuracy
0.767
NMI
0.680
Train Split
Train
Backbone
ResNet-18
 SCAN: Learning to Classify Images without Labels
2020-05-25		 코드 1 · 코드 2
IDFD
Accuracy
0.756
NMI
0.643
Train Split
Train+Test
Backbone
ResNet-18
 Clustering-friendly Representation Learning via Instance Discrimination and Feature Decorrelation
2021-05-31		 코드 1
MiCE
Accuracy
0.752
NMI
0.635
Train Split
Train+Test
Backbone
ResNet-34
 MiCE: Mixture of Contrastive Experts for Unsupervised Image Clustering
2021-05-05		 코드 1
ConCURL
Accuracy
0.749
NMI
0.636
Train Split
Train+Test
 Representation Learning for Clustering via Building Consensus
2021-05-04		 코드 1
MMDC
Accuracy
0.694
NMI
0.593
Backbone
ResNet18
 Multi-Modal Deep Clustering: Unsupervised Partitioning of Images
2019-12-05		 코드 1
TSUC
Accuracy
0.665
Backbone
ResNet-18
 Mitigating Embedding and Class Assignment Mismatch in Unsupervised Image Classification
논문 날짜 미기재		 코드 1
CoHiClust
Accuracy
0.613
NMI
0.584
ARI
0.474
Backbone
ResNet-50
 Contrastive Hierarchical Clustering
2023-03-03		 코드 1
MCR2
Accuracy
0.491
NMI
0.446
 Learning Diverse and Discriminative Representations via the Principle of Maximal Coding Rate Reduction
2020-06-15		 코드 1 · 코드 2
DCCM
Accuracy
0.482
NMI
0.376
Train Split
Train+Test
Backbone
AlexNet
 Deep Comprehensive Correlation Mining for Image Clustering
2019-04-15		 코드 1
DAC
Accuracy
0.470
NMI
0.366
Train Split
Train+Test
Backbone
ConvNet
 Deep Adaptive Image Clustering
2017-10-01		 코드 1
DEC
Accuracy
0.359
NMI
0.276
Train Split
Train+Test
 Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis
2015-11-19		 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
GAN
Accuracy
0.298
NMI
0.210
Train Split
Train+Test
 Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
2015-11-19		 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 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144 · 코드 145 · 코드 146 · 코드 147 · 코드 148 · 코드 149 · 코드 150 · 코드 151 · 코드 152 · 코드 153 · 코드 154 · 코드 155 · 코드 156 · 코드 157 · 코드 158 · 코드 159 · 코드 160 · 코드 161 · 코드 162 · 코드 163 · 코드 164 · 코드 165 · 코드 166 · 코드 167 · 코드 168 · 코드 169 · 코드 170 · 코드 171 · 코드 172 · 코드 173 · 코드 174 · 코드 175 · 코드 176 · 코드 177 · 코드 178 · 코드 179 · 코드 180 · 코드 181 · 코드 182 · 코드 183 · 코드 184 · 코드 185 · 코드 186 · 코드 187 · 코드 188 · 코드 189 · 코드 190 · 코드 191 · 코드 192 · 코드 193 · 코드 194 · 코드 195 · 코드 196 · 코드 197 · 코드 198 · 코드 199 · 코드 200 · 코드 201 · 코드 202 · 코드 203 · 코드 204 · 코드 205 · 코드 206 · 코드 207 · 코드 208 · 코드 209 · 코드 210 · 코드 211 · 코드 212 · 코드 213 · 코드 214 · 코드 215 · 코드 216 · 코드 217 · 코드 218 · 코드 219 · 코드 220 · 코드 221 · 코드 222 · 코드 223 · 코드 224 · 코드 225 · 코드 226 · 코드 227 · 코드 228 · 코드 229 · 코드 230 · 코드 231 · 코드 232 · 코드 233 · 코드 234 · 코드 235 · 코드 236 · 코드 237 · 코드 238 · 코드 239 · 코드 240 · 코드 241 · 코드 242 · 코드 243 · 코드 244 · 코드 245 · 코드 246 · 코드 247 · 코드 248 · 코드 249 · 코드 250 · 코드 251 · 코드 252 · 코드 253 · 코드 254 · 코드 255 · 코드 256 · 코드 257 · 코드 258
VAE
Accuracy
0.282
NMI
0.200
Train Split
Train+Test
 Auto-Encoding Variational Bayes
2013-12-20		 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 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144
JULE
Accuracy
0.277
NMI
0.182
Train Split
Train+Test
 Joint Unsupervised Learning of Deep Representations and Image Clusters
2016-04-13		 코드 1 · 코드 2 · 코드 3