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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Novel Class Discovery

Clustering Algorithms Evaluation › Novel Class Discovery 3 평가 기록 3 datasets

The goal of Novel Class Discovery (NCD) is to identify new classes in unlabeled data, by exploiting prior knowledge from known classes. In this specific setup, the data is split in two sets. The first is a labeled set containing known classes and the second is an unlabeled set containing unknown classes that must be discovered.

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
AutoNovel
Clustering Accuracy: 0.954
논문 코드
AutoNovel
Clustering Accuracy: 0.924
논문 코드
AutoNovel
Clustering Accuracy: 0.746
논문 코드

데이터셋

3개
SVHNcifar10cifar100

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/k-han/AutoNovel 1 논문