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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet100 - 10 steps

아카이브 평가 13건 · 마지막 적재/변경

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
kNN-CLIP
Average Incremental Accuracy
85.1
Revisiting a kNN-based Image Classification System with High-capacity Storage
2022-04-03
연결 없음
RMM (ResNet-18)
Average Incremental Accuracy
78.47
RMM: Reinforced Memory Management for Class-Incremental Learning
2023-01-14
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
FOSTER
Average Incremental Accuracy
77.75
FOSTER: Feature Boosting and Compression for Class-Incremental Learning
2022-04-10
코드 1 · 코드 2
TCIL
Average Incremental Accuracy
77.66
Final Accuracy
67.34
Average Incremental Accuracy Top-5
94.17
Final Accuracy Top-5
88.84
# M Params
116.54
Resolving Task Confusion in Dynamic Expansion Architectures for Class Incremental Learning
2022-12-29
코드 1
TCIL-Lite
Average Incremental Accuracy
77.50
Final Accuracy
67.30
Average Incremental Accuracy Top-5
93.60
Final Accuracy Top-5
87.94
# M Params
26.36
Resolving Task Confusion in Dynamic Expansion Architectures for Class Incremental Learning
2022-12-29
코드 1
DER w/o Pruning
Average Incremental Accuracy
77.18
Final Accuracy
66.70
Average Incremental Accuracy Top-5
93.23
Final Accuracy Top-5
87.52
# M Params
112.27
DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning
2021-03-31
코드 1 · 코드 2
DyTox
Average Incremental Accuracy
77.15
Final Accuracy
69.10
Average Incremental Accuracy Top-5
92.04
Final Accuracy Top-5
87.98
# M Params
11.01
DyTox: Transformers for Continual Learning with DYnamic TOken eXpansion
2021-11-22
코드 1
DER
Average Incremental Accuracy
76.12
Final Accuracy
66.07
Average Incremental Accuracy Top-5
92.79
Final Accuracy Top-5
88.38
DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning
2021-03-31
코드 1 · 코드 2
WA
Average Incremental Accuracy Top-5
91.00
Final Accuracy Top-5
84.10
# M Params
11.22
Maintaining Discrimination and Fairness in Class Incremental Learning
2019-11-16
코드 1 · 코드 2
BiC
Average Incremental Accuracy Top-5
90.60
Final Accuracy Top-5
84.40
# M Params
11.22
Large Scale Incremental Learning
2019-05-30
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
E2E
Average Incremental Accuracy Top-5
89.92
Final Accuracy Top-5
80.29
# M Params
11.22
End-to-End Incremental Learning
2018-07-25
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
RPSNet
Average Incremental Accuracy Top-5
87.90
Final Accuracy Top-5
74.00
An Adaptive Random Path Selection Approach for Incremental Learning
2019-06-03
코드 1
iCaRL
Average Incremental Accuracy Top-5
83.60
Final Accuracy Top-5
63.80
# M Params
11.22
iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning
2016-11-23
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10