Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Multi-Label Image Classification

Image Classification › Multi-Label Image Classification 42 평가 기록 10 datasets

The Multi-Label Image Classification focuses on predicting labels for images in a multi-class classification problem where each image may belong to more than one class.

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
MoCo-v2 (ResNet50, fine tune)
mAP (micro): 91.8official split: No
논문 코드
FG-MAE (ViT-S/16)
mAP (micro): 89.3F1 Score: 80.8
논문 코드
DualCoOp+TaI-DPT
Average mAP: 83.6
논문 코드
DualCoOp+TaI-DPT
Average mAP: 94.8
논문 코드
IDA-R101(H)
mAP: 84.8
논문 코드
DSRB
Average mAP: 46
논문 코드
FG-MAE (ViT-S/16)
mAP (micro): 82.7
논문 코드
DINO-MC
mean average precision: 84.20
논문 코드
ResNet101
MAP: 96.8
논문 코드
ResNet151
Accuracy: 47.5
논문 코드

데이터셋

10개

논문

라이브러리

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