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Generalized Zero-Shot Learning

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전체 기법전체 데이터셋
하위 태스크
0
평가표
12
보존된 평가 기록
26

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.

평가 결과

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

SUN Attribute

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 9건

AwA2

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 4건

CUB-200-2011

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 3건

Oxford 102 Flower

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 2건

aPY

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 1건

aPY - 0-Shot

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 1건

OntoNotes

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 1건

S3DIS

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 1건

ScanNet

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 1건

SemanticKITTI

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Generalized Zero-Shot Learning

평가 기록 1건

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