Recall@1: 60.57Recall@2: 71.13Recall@5: 82.32Recall@10: 89.21
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Learning with coarse labels
Learning fine-grained representation with coarsely-labelled dataset, which can significantly reduce the labelling cost. As a simple example, for the task of differentiation between different pets, we need a knowledgeable cat lover to distinguish between ‘British short’ and ‘Siamese’, but even a child annotator may help to discriminate between ‘cat’ and ‘non-cat’.
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벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
데이터셋
4개논문
Recall@1: 65.52Recall@2: 74.46Recall@5: 83.64Recall@10: 89.25
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.