Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Learning with coarse labels

Classification › Learning with coarse labels 8 평가 기록 4 datasets

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’.

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
MaskCon
Recall@1: 19.08Recall@2: 26.21Recall@5: 38.17 Recall@10: 47.96
논문 코드
MaskCon
Recall@1: 45.53Recall@2: 58.56Recall@5: 74.36 Recall@10: 84.36
논문 코드
MaskCon
Recall@1: 74.05Recall@2: 78.97Recall@5: 84.48 Recall@10: 87.96
논문 코드
MaskCon
Recall@1: 65.52Recall@2: 74.46Recall@5: 83.64Recall@10: 89.25
논문 코드

데이터셋

4개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.