| PE_spatial (DETA) |
- box AP
- 66.0
- Params (M)
- 1900
|
Perception Encoder: The best visual embeddings are not at the output of the network 2025-04-17 |
코드 1 |
| Co-DETR |
- box AP
- 65.9
- Params (M)
- 314
|
DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training 2022-11-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| M3I Pre-training (InternImage-H) |
- box AP
- 65.0
|
Towards All-in-one Pre-training via Maximizing Multi-modal Mutual Information 2022-11-17 |
코드 1 |
| InternImage-H |
- box AP
- 65.0
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Co-DETR (Swin-L) |
- box AP
- 64.7
- Params (M)
- 218
|
DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training 2022-11-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Focal-Stable-DINO (Focal-Huge, no TTA) |
- box AP
- 64.6
- AP50
- 81.5
- AP75
- 71.4
- APS
- 50.4
- APM
- 68.5
- APL
- 78.5
- Params (M)
- 689
|
A Strong and Reproducible Object Detector with Only Public Datasets 2023-04-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| EVA |
- box AP
- 64.5
- AP50
- 82.1
- AP75
- 70.8
- APS
- 49.4
- APM
- 68.4
- APL
- 78.5
|
EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale 2022-11-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| ViT-CoMer |
- box AP
- 64.3
- Params (M)
- 363
|
ViT-CoMer: Vision Transformer with Convolutional Multi-scale Feature Interaction for Dense Predictions 2024-03-13 |
코드 1 · 코드 2 |
| FocalNet-H (DINO) |
- box AP
- 64.2
|
Focal Modulation Networks 2022-03-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| InternImage-XL |
- box AP
- 64.2
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| CP-DETR-L Swin-L(Fine tuning separately in COCO) |
- box AP
- 64.1
|
CP-DETR: Concept Prompt Guide DETR Toward Stronger Universal Object Detection 2024-12-13 |
연결 없음 |
| RevCol-H(DINO) |
- box AP
- 63.8
|
Reversible Column Networks 2022-12-22 |
코드 1 |
| DINO (Swin-L) |
- box AP
- 63.2
|
DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection 2022-03-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 |
| Grounding DINO |
- box AP
- 63.0
|
Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 2023-03-09 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| SwinV2-G (HTC++) |
- box AP
- 62.5
|
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 2021-11-18 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 |
| Florence-CoSwin-H |
- box AP
- 62
|
Florence: A New Foundation Model for Computer Vision 2021-11-22 |
코드 1 · 코드 2 |
| GLEE-Pro |
- box AP
- 62.0
|
General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale 2023-12-14 |
코드 1 |
| ViTDet, ViT-H Cascade (multiscale) |
- box AP
- 61.3
|
Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection 2022-03-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| GLIP (Swin-L, multi-scale) |
- box AP
- 60.8
|
Grounded Language-Image Pre-training 2021-12-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Soft Teacher + Swin-L (HTC++, multi-scale) |
- box AP
- 60.7
|
End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher 2021-06-16 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| UNINEXT-H |
- box AP
- 60.6
- AP50
- 77.5
- AP75
- 66.7
- APS
- 45.1
- APM
- 64.8
- APL
- 75.3
|
Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval 2023-03-12 |
코드 1 |
| ViT-Adapter-L (HTC++, BEiTv2 pretrain, multi-scale) |
- box AP
- 60.5
|
Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 2022-05-17 |
코드 1 · 코드 2 |
| ViTDet, ViT-H Cascade |
- box AP
- 60.4
|
Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection 2022-03-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| GLEE-Plus |
- box AP
- 60.4
|
General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale 2023-12-14 |
코드 1 |
| DyHead (Swin-L, multi scale, self-training) |
- box AP
- 60.3
- AP50
- 78.2
- APL
- 74.2
|
Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads with Attentions 2021-06-15 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| ViT-Adapter-L (HTC++, BEiT pretrain, multi-scale) |
- box AP
- 60.2
|
Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 2022-05-17 |
코드 1 · 코드 2 |
| Soft Teacher+Swin-L(HTC++, single scale) |
- box AP
- 60.1
|
End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher 2021-06-16 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| CBNetV2 (Dual-Swin-L HTC, multi-scale) |
- box AP
- 59.1
|
CBNet: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection 2021-07-01 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| Frozen Backbone, SwinV2-G-ext22K (HTC) |
- box AP
- 59.3
|
Could Giant Pretrained Image Models Extract Universal Representations? 2022-11-03 |
연결 없음 |
| HorNet-L |
- box AP
- 59.2
|
HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions 2022-07-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |