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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Semi-Supervised Image Classification

Image Classification › Semi-Supervised Image Classification 478 평가 기록 70 datasets

Semi-supervised image classification leverages unlabelled data as well as labelled data to increase classification performance.

You may want to read some blog posts to get an overview before reading the papers and checking the leaderboards:

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Self-Supervised Semi-Supervised Learning )</span>

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
DHO (ViT-Large)
Top 1 Accuracy: 85.9%
논문 코드
DHO (ViT-Large)
Top 1 Accuracy: 84.6%
논문 코드
Semi-SST (ViT-Small)
Percentage error: 1.41±0.10
논문 -
Semi-SST (ViT-Small)
Percentage error: 13.50±0.14
논문 -
Semi-SST (ViT-Small)
Percentage error: 2.42±0.13
논문 -
SemiOccam
Percentage error: 3.51
논문 코드
SemiReward
Percentage error: 15.62
논문 코드
Meta Pseudo Labels (WRN-28-2)
Accuracy: 98.01 ± 0.07
논문 코드
Semi-SST (ViT-Small)
Percentage error: 16.62±0.28
논문 -
ShrinkMatch
Accuracy: 98.04
논문 코드
Diff-SySC
Accuracy: 99.36±0.20
논문 -
MixMatch
Accuracy: 92.25
논문 코드

데이터셋

70개
ImageNet - 10% labeled dataImageNet - 1% labeled dataCIFAR-10, 4000 Labelscifar-100, 10000 LabelsCIFAR-10, 250 LabelsCIFAR-10, 40 LabelsCIFAR-100, 400 LabelsSVHN, 1000 labelsCIFAR-100, 2500 LabelsSVHN, 250 LabelsSTL-10, 1000 LabelsCIFAR-10, 1000 Labels

논문

Meta Pseudo Labels

2003.10580 2020-03-23 이 페이지의 평가 1건
Percentage error: 3.89± 0.07

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/sayakpaul/PAWS-TF 2 논문
github.com/7ZFG1/Semi-Supervised-Learning-Meta-Pseudo-Learning- 1 논문
github.com/beresandras/semisupervised-classification-keras 1 논문
github.com/facebookresearch/msn 1 논문
github.com/facebookresearch/suncet 1 논문
github.com/google-research/google-research/tree/master/meta_pseudo_labels 1 논문
github.com/ifsheldon/MPL_Lightning 1 논문
github.com/islam-nassar/semco 1 논문

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