PK PyTorchKR Papers
Papers with Code 아카이브

Multi-label zero-shot learning

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

전체 기법전체 데이터셋
하위 태스크
0
평가표
3
보존된 평가 기록
19

The goal of multi-label classification task is to predict a set of labels in an image. As an extension of zero-shot learning (ZSL), multi-label zero-shot learning (ML-ZSL) is developed to identify multiple seen and unseen labels in an image.

평가 결과

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

NUS-WIDE

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Multi-label zero-shot learning

평가 기록 10건

Open Images V4

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Multi-label zero-shot learning

평가 기록 8건

ImageNet-1k to MSCOCO

원본 태스크: Zero-Shot Learning / Multi-label zero-shot learning

평가 기록 1건

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