Prediction Score (mean of 3): 74.88
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Zero-Shot Image Classification
Zero-shot image classification is a technique in computer vision where a model can classify images into categories that were not present during training. This is achieved by leveraging semantic information about the categories, such as textual descriptions or relationships between classes.
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벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
DFN-5B H/14-378 + PrefixedIter Decoder (FT2)
Top 1 Accuracy: 77.05Prediction Score: 80.13Overall Score: 79.02
논문
코드
SigLIP B/16 + PrefixedIter Decoder (FT6)
Prediction Score (mean of 3): 76.50Top 1 Accuracy (mean of 3): 75.04
논문
코드
데이터셋
7개논문
Average Score: 11.4
Top-1 accuracy: 30.01
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.