Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Unsupervised Image Classification

Image Classification › Unsupervised Image Classification 57 평가 기록 7 datasets

Models that learn to label each image (i.e. cluster the dataset into its ground truth classes) without seeing the ground truth labels.

<span style="color:grey; opacity: 0.6"> Image credit: ImageNet clustering results of SCAN: Learning to Classify Images without Labels (ECCV 2020) </span>

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
MV-MR
Accuracy: 73.2
논문 코드
IIC
Accuracy: 99.3
논문 코드
TURTLE (CLIP + DINOv2)
Accuracy: 99.5
논문 코드
TURTLE (CLIP + DINOv2)
Accuracy (%): 72.9ARI: 62.5
논문 코드
TURTLE (CLIP + DINOv2)
Accuracy: 99.7
논문 코드
ACOL-GAR
Acc: 76.80# of clusters (k): 10
논문 -
InfoMin ResNeXt-152 + SK (PCA+k-means)
Accuracy (%): 6.53±0.19ARI: 1.59±0.04
논문 코드

데이터셋

7개

논문

라이브러리

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