Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Semi-Supervised Semantic Segmentation

Semantic Segmentation › Semi-Supervised Semantic Segmentation 438 평가 기록 45 datasets

Models that are trained with a small number of labeled examples and a large number of unlabeled examples and whose aim is to learn to segment an image (i.e. assign a class to every pixel).

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 84.3%
논문 코드
SemiOVS (w/ UniMatch, ResNet-101)
Validation mIoU: 82.4
논문 코드
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 84.5%
논문 코드
SemiOVS (w/ PrevMatch, ResNet-101)
Validation mIoU: 81.3
논문 코드
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 85.1%
논문 코드
SemiOVS (w/ PrevMatch, ResNet-101)
Validation mIoU: 82.0
논문 코드
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 83.6
논문 코드
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 90.8
논문 코드
SemiOVS (w/ SemiVL, ViT-B/16)
Validation mIoU: 87.0
논문 코드
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 87.9
논문 코드
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 90.0
논문 코드
UniMatch V2 (DINOv2-B)
Validation mIoU: 88.9
논문 코드

데이터셋

45개

논문

라이브러리

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