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Learning with coarse labels

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
0
평가표
4
보존된 평가 기록
8

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’.

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

cifar100

원본 태스크: Classification / Learning with coarse labels

평가 기록 2건

ImageNet32

원본 태스크: Classification / Learning with coarse labels

평가 기록 2건

Stanford Cars

원본 태스크: Classification / Learning with coarse labels

평가 기록 2건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.