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Recruit Co., Ltd. 6

@pfzhu
I'm sorry for my late reply.

Here's the template we used for ImageNetV2, jafood101, jaflower30, jafacility20, jalandmark10

[
    "{}の悪い写真",
    "多くの{}の写真",
    "{}の彫刻",
    "見づらい{}の写真",
    "{}の低解像度写真",
    "{}のレンダリング",
    "{}の落書き",
    "{}のトリミング写真",
    "{}のタトゥー",
    "刺繍された{}",
    "{}の明るい写真",
    "綺麗な{}の写真",
    "汚れた{}の写真",
    "{}の暗い写真",
    "{}の絵",
    "私の{}の写真",
    "プラスチック製の{}",
    "かっこいい{}の写真",
    "{}のクローズアップ写真",
    "{}の白黒写真",
    "{}のピクセル写真",
    "jpegで加工した{}の写真",
    "{}のぼやけた写真",
    "{}の写真",
    "{}の良い写真",
    "ゲームに登場する{}",
    "折り紙で作った{}",
    "{}のスケッチ",
    "おもちゃの{}",
    "{}の演出",
    "大きな{}の写真",
    "素敵な{}の写真",
    "奇妙な{}の写真",
    "漫画の{}",
    "{}の芸術",
    "{}のぬいぐるみ",
    "小さな{}の写真"
]

and here's the template for Food101

[
    "{}の悪い写真",
    "多くの{}の写真",
    "見づらい{}の写真",
    "{}の低解像度写真",
    "{}のレンダリング",
    "{}のトリミング写真",
    "{}の明るい写真",
    "綺麗な{}の写真",
    "汚れた{}の写真",
    "{}の暗い写真",
    "{}の絵",
    "私の{}の写真",
    "かっこいい{}の写真",
    "{}のクローズアップ写真",
    "{}の白黒写真",
    "{}のピクセル写真",
    "jpegで加工した{}の写真",
    "{}のぼやけた写真",
    "{}の写真",
    "{}の良い写真",
    "ゲームに登場する{}",
    "{}のスケッチ",
    "おもちゃの{}",
    "{}の演出",
    "大きな{}の写真",
    "素敵な{}の写真",
    "奇妙な{}の写真",
    "漫画の{}",
    "小さな{}の写真",
    "美味しそうな{}の写真",
    "まずそうな{}の写真"
]

We also translated ImageNetV2 classes and Food101 classes into Japanese name before we evaluate. Here's the translation mapping for ImageNetV2

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'Polaroid_camera': 'ポラロイドカメラ', 'pole': 'ポール', 'police_van': '警察車', 'poncho': 'ポンチョ', 'pool_table': 'ビリヤード台', 'pop_bottle': 'ポップ・ボトル', 'pot': 'ポット', "potter's_wheel": 'ろくろ', 'power_drill': 'パワードリル', 'prayer_rug': '礼拝用敷物', 'printer': 'プリンタ', 'prison': '刑務所', 'projectile': '発射体', 'projector': 'プロジェクター', 'puck': 'パック', 'punching_bag': 'サンドバッグ', 'purse': '財布', 'quill': 'クイル', 'quilt': 'キルト', 'racer': 'レーサー', 'racket': 'ラケット', 'radiator': 'ラジエーター', 'radio': '無線', 'radio_telescope': '電波望遠鏡', 'rain_barrel': '天水桶', 'recreational_vehicle': 'RV車', 'reel': 'リール', 'reflex_camera': 'レフレックスカメラ', 'refrigerator': '冷蔵庫', 'remote_control': 'リモコン', 'restaurant': 'レストラン', 'revolver': 'リボルバー', 'rifle': 'ライフル', 'rocking_chair': 'ロッキングチェア', 'rotisserie': '焼肉料理店', 'rubber_eraser': '消しゴム', 'rugby_ball': 'ラグビーボール', 'rule': 'ルール', 'running_shoe': 'ランニングシューズ', 'safe': '安全', 'safety_pin': '安全ピン', 'saltshaker': '塩の入れ物', 'sandal': 'サンダル', 'sarong': 'サロン', 'sax': 'サックス', 'scabbard': '鞘', 'scale': '規模', 'school_bus': 'スクールバス', 'schooner': 'スクーナー', 'scoreboard': 'スコアボード', 'screen': '画面', 'screw': 'スクリュー', 'screwdriver': 'ドライバー', 'seat_belt': 'シートベルト', 'sewing_machine': 'ミシン', 'shield': 'シールド', 'shoe_shop': '靴屋', 'shoji': '障子', 'shopping_basket': '買い物かご', 'shopping_cart': 'ショッピングカート', 'shovel': 'シャベル', 'shower_cap': 'シャワーキャップ', 'shower_curtain': 'シャワーカーテン', 'ski': 'スキー', 'ski_mask': 'スキーマスク', 'sleeping_bag': '寝袋', 'slide_rule': '計算尺', 'sliding_door': '引き戸', 'slot': 'スロット', 'snorkel': 'スノーケル', 'snowmobile': 'スノーモービル', 'snowplow': '除雪機', 'soap_dispenser': 'ソープディスペンサー', 'soccer_ball': 'サッカーボール', 'sock': '靴下', 'solar_dish': '太陽の皿', 'sombrero': 'ソンブレロ', 'soup_bowl': 'スープ皿', 'space_bar': 'スペースキー', 'space_heater': 'スペースヒーター', 'space_shuttle': 'スペースシャトル', 'spatula': 'へら', 'speedboat': 'スピードボート', 'spider_web': 'クモの巣', 'spindle': 'スピンドル', 'sports_car': 'スポーツカー', 'spotlight': 'スポットライト', 'stage': 'ステージ', 'steam_locomotive': '蒸気機関車', 'steel_arch_bridge': '鋼アーチ橋', 'steel_drum': 'スチールドラム', 'stethoscope': '聴診器', 'stole': 'ストール', 'stone_wall': '石垣', 'stopwatch': 'ストップウォッチ', 'stove': 'レンジ', 'strainer': 'ストレーナー', 'streetcar': '路面電車', 'stretcher': 'ストレッチャー', 'studio_couch': 'スタジオソファ', 'stupa': '仏舎利塔', 'submarine': '潜水艦', 'suit': 'スーツ', 'sundial': '日時計', 'sunglass': 'サングラス', 'sunglasses': 'サングラス', 'sunscreen': '日焼け止め剤', 'suspension_bridge': 'つり橋', 'swab': '綿棒', 'sweatshirt': 'トレーナー', 'swimming_trunks': '海パン', 'swing': 'スイング', 'switch': 'スイッチ', 'syringe': '注射器', 'table_lamp': '電気スタンド', 'tank': 'タンク', 'tape_player': 'テーププレーヤー', 'teapot': 'ティーポット', 'teddy': 'テディ', 'television': 'テレビ', 'tennis_ball': 'テニスボール', 'thatch': 'サッチ', 'theater_curtain': '劇場のカーテン', 'thimble': '指ぬき', 'thresher': '脱穀機', 'throne': '王位', 'tile_roof': '瓦屋根', 'toaster': 'トースター', 'tobacco_shop': 'タバコ屋', 'toilet_seat': '便座', 'torch': 'トーチ', 'totem_pole': 'トーテムポール', 'tow_truck': 'レッカー車', 'toyshop': '玩具屋', 'tractor': 'トラクター', 'trailer_truck': 'トレーラートラック', 'tray': 'トレイ', 'trench_coat': 'トレンチコート', 'tricycle': '三輪車', 'trimaran': '三胴船', 'tripod': '三脚', 'triumphal_arch': '凱旋門', 'trolleybus': 'トロリーバス', 'trombone': 'トロンボーン', 'tub': 'バスタブ', 'turnstile': '回転ドア', 'typewriter_keyboard': 'タイプライターのキーボード', 'umbrella': '傘', 'unicycle': '一輪車', 'upright': '直立', 'vacuum': '真空', 'vase': '花瓶', 'vault': 'ボールト', 'velvet': 'ベルベット', 'vending_machine': '自動販売機', 'vestment': '祭服', 'viaduct': '高架橋', 'violin': 'バイオリン', 'volleyball': 'バレーボール', 'waffle_iron': 'ワッフル焼き型', 'wall_clock': '壁時計', 'wallet': '財布', 'wardrobe': 'ワードローブ', 'warplane': '戦闘機', 'washbasin': '洗面器', 'washer': 'ワッシャー', 'water_bottle': '水筒', 'water_jug': '水差し', 'water_tower': '給水塔', 'whiskey_jug': 'ウイスキージャグ', 'whistle': 'ホイッスル', 'wig': 'かつら', 'window_screen': '窓網戸', 'window_shade': 'ブラインド', 'Windsor_tie': 'ウィンザーネクタイ', 'wine_bottle': 'ワインボトル', 'wing': '翼', 'wok': '中華鍋', 'wooden_spoon': '木製スプーン', 'wool': 'ウール', 'worm_fence': 'ワームフェンス', 'wreck': '難破船', 'yawl': 'ヨール', 'yurt': 'パオ', 'web_site': 'サイト', 'comic_book': 'コミックブック', 'crossword_puzzle': 'クロスワードパズル', 'street_sign': '道路標識', 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'ブリトー', 'red_wine': '赤ワイン', 'espresso': 'エスプレッソ', 'cup': 'カップ', 'eggnog': 'エッグノッグ', 'alp': 'アルプス', 'bubble': 'バブル', 'cliff': '崖', 'coral_reef': 'サンゴ礁', 'geyser': '間欠泉', 'lakeside': '湖畔', 'promontory': '岬', 'sandbar': '砂州', 'seashore': '海岸', 'valley': '谷', 'volcano': '火山', 'ballplayer': '野球選手', 'groom': '新郎', 'scuba_diver': 'スキューバダイバー', 'rapeseed': '菜種', 'daisy': 'デイジー', "yellow_lady's_slipper": '蘭', 'corn': 'トウモロコシ', 'acorn': 'ドングリ', 'hip': 'ヒップ', 'buckeye': 'トチノキ', 'coral_fungus': 'サンゴ菌', 'agaric': 'ハラタケ', 'gyromitra': 'シャグマアミガサタケ', 'stinkhorn': 'スッポンタケ', 'earthstar': 'ハラタケ', 'hen-of-the-woods': '舞茸', 'bolete': 'きのこ', 'ear': '耳', 'toilet_tissue': 'トイレットペーパー'}

and here's the translation for Food101 (class ids and the list indices are corresponding)

[
    "アップルパイ",
    "ベビーバックリブステーキ",
    "バクラヴァ",
    "牛肉のカルパッチョ",
    "牛肉のタルタル",
    "ビーツサラダ",
    "ベニエ",
    "ビビンバ",
    "パンプディング",
    "朝食ブリトー",
    "ブルスケッタ",
    "シーザーサラダ",
    "カンノーロ",
    "カプレーゼサラダ",
    "キャロットケーキ",
    "セビチェ",
    "チーズプレート",
    "チーズケーキ",
    "チキンカレー",
    "チキンケサディーヤ",
    "鶏手羽",
    "チョコレートケーキ",
    "チョコレートムース",
    "チュロス",
    "クラムチャウダー",
    "クラブハウスサンド",
    "クラブケーキ",
    "クリームブリュレ",
    "クロックマダム",
    "カップケーキ",
    "デビルドエッグ",
    "ドーナッツ",
    "ダンプリング",
    "枝豆",
    "エッグベネディクト",
    "エスカルゴ",
    "ファラフェル",
    "フィレミニョン",
    "フィッシュアンドチップス",
    "フォアグラ",
    "フレンチフライ",
    "オニオンスープ",
    "フレンチトースト",
    "イカフライ",
    "焼き飯",
    "フローズンヨーグルト",
    "ガーリックトースト",
    "ニョッキ",
    "グリークサラダ",
    "ホットサンド",
    "焼き鮭",
    "ワカモレ",
    "餃子",
    "ハンバーガー",
    "酸辣湯",
    "ホットドッグ",
    "ウェボスランチェロス",
    "フムス",
    "アイスクリーム",
    "ラザニア",
    "海老のビスク",
    "ロブスターロールサンド",
    "マカロニチーズ",
    "マカロン",
    "味噌汁",
    "ムール貝",
    "ナチョス",
    "オムレツ",
    "オニオンリング",
    "牡蠣",
    "パッタイ",
    "パエリア",
    "パンケーキ",
    "パンナコッタ",
    "北京ダック",
    "フォー",
    "ピザ",
    "ポークチョップ",
    "プーティン",
    "プライムリブ",
    "プルドポークサンドイッチ",
    "ラーメン",
    "ラビオリ",
    "レッドヴェルヴェットケーキ",
    "リゾット",
    "サモサ",
    "刺身",
    "ホタテ",
    "海藻サラダ",
    "シュリンプアンドグリッツ",
    "ボロネーゼ",
    "カルボナーラ",
    "春巻",
    "ステーキ",
    "ストロベリーショートケーキ",
    "寿司",
    "タコス",
    "たこ焼き",
    "ティラミス",
    "マグロタルタル",
    "ワッフル"
]

@pfzhu

The results you obtained on ImageNet-1K.

Unfortunately, we haven't tried ImageNet-1K evaluation. We will update the evaluation results table after we've done evaluation on the dataset!

@hidehisa-arai
Thank you very much for sharing the details. I was able to replicate the result on the laion/CLIP-ViT-H-14 using the template you provided. However, all results on the stabilityai/japanese-stable-clip-vit-l-16 and the "jafacility20" result on the rinna/japanese-clip-vit-b-16 are still different from yours.

Unfortunately, we haven't tried ImageNet-1K evaluation. We will update the evaluation results table after we've done evaluation on the dataset!

Thank you! That would be very helpful!