Multi-label Classification on Open Images (test) benchmark leaderboard · SOTA2 Research

Multi-label Classification on Open Images (test)

85mAPBiAM

Evaluation Results

Method	Links
BiAM2021.08		85	0.204	0.173	—	—	—	—
CLF (Our Approach)2021.01		76.9	0.37	0.327	0.34	0.407	0.233	0.549
Logistic2021.01		75.1	0.133	0.118	0.121	0.147	0.084	0.202
WSABIE2021.01		71.7	0.022	0.022	0.015	0.037	0.015	0.037
WARP2021.01		69.9	0.077	0.074	0.071	0.085	0.053	0.126
LESA2021.01		69.3	0.178	0.145	0.162	0.196	0.103	0.247
Fast0Tag2021.01		69	0.162	0.131	0.149	0.179	0.093	0.223
One Attention per Cluster2021.01		68.5	0.163	0.13	0.149	0.179	0.092	0.22
CNN-RNN2021.01		62.3	0.096	0.105	0.087	0.105	0.054	0.131
Logistic2021.08		49.4	0.133	0.118	—	—	—	—
WSABIE2021.08		47.2	0.022	0.022	—	—	—	—
WARP2021.08		46	0.077	0.074	—	—	—	—
LESA2021.08		45.6	0.178	0.145	—	—	—	—
Fast0Tag2021.08		45.4	0.162	0.131	—	—	—	—
One Attention per Cluster2021.08		45.1	0.163	0.13	—	—	—	—
CNN-RNN2021.08		41	0.096	0.105	—	—	—	—