Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Generalized Zero-Shot Learning

Zero-Shot Learning › Generalized Zero-Shot Learning 26 평가 기록 12 datasets

In generalized zero shot learning (GZSL), the set of classes are split into seen and unseen classes, where training relies on the semantic features of the seen and unseen classes and the visual representations of only the seen classes, while testing uses the visual representations of the seen and unseen 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
ZeroDiff
Harmonic mean: 59.8
논문 -
ZeroDiff
Harmonic mean: 79.5
논문 -
ZeroDiff
Harmonic mean: 81.6
논문 -
SPOT (FREE)
Harmonic mean: 75.9
논문 -
ZSL-KG
F1: 45.21
논문 코드
3DGenZ
HmIoU: 12.9
논문 코드
3DGenZ
HmIoU: 12.5
논문 코드
3DGenZ
HmIoU: 17.1
논문 코드
aPY
WGAN+ZLAP
H: 46
논문 코드
ZSL-KG
Harmonic mean: 61.57
논문 코드

데이터셋

12개

논문

라이브러리

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