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Zero-Shot Image Classification

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전체 기법 전체 데이터셋

하위 태스크: 1
평가표: 3
보존된 평가 기록: 3

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.

평가 결과

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

OVIC Datasets (Wiki-H)

원본 태스크: Zero-Shot Image Classification / Open Vocabulary Image Classification

평가 기록 3건

OVIC Datasets (World-H)

원본 태스크: Zero-Shot Image Classification / Open Vocabulary Image Classification

평가 기록 3건

OVIC Datasets (Val3K)

원본 태스크: Zero-Shot Image Classification / Open Vocabulary Image Classification

평가 기록 2건

OVIC Datasets (Wiki-L)

원본 태스크: Zero-Shot Image Classification / Open Vocabulary Image Classification

평가 기록 2건

Country211

원본 태스크: Zero-Shot Image Classification

평가 기록 1건

ICinW

원본 태스크: Zero-Shot Image Classification

평가 기록 1건

ODinW

원본 태스크: Zero-Shot Image Classification

평가 기록 1건

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