Papers with Code · CC BY-SA 4.0

COCO minival

아카이브 평가 219건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

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
모델	원본 지표·값	논문	구현
MOAT-3 (IN-22K pretraining, single-scale)	box AP 59.2	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
Focal-L (DyHead, multi-scale)	box AP 58.7 AP50 77.2 APL 73.4	Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers 2021-07-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
MViTv2-L (Cascade Mask R-CNN, multi-scale, IN21k pre-train)	box AP 58.7	MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection 2021-12-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
MOAT-2 (IN-22K pretraining, single-scale)	box AP 58.5	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
DyHead (Swin-L, multi scale)	box AP 58.4 AP50 76.8 APS 44.5 APM 62.2 APL 73.2	Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads with Attentions 2021-06-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Swin-L (HTC++, multi scale)	box AP 58	Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 2021-03-25	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 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80
MOAT-1 (IN-1K pretraining, single-scale)	box AP 57.7	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
UM-MAE(HTC++, Swin-L, IN1K)	box AP 57.4	Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision Transformers with Locality 2022-05-20	코드 1
YOLOv6-L6(46 fps, 1280, V100)	box AP 57.2 AP50 74.5	YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading 2023-01-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Swin-L (HTC++, single scale)	box AP 57.1	Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 2021-03-25	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 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80
TransNeXt-Base (IN-1K pretrain, DINO 1x)	box AP 57.1	TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 2023-11-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
Cascade Eff-B7 NAS-FPN (1280, self-training Copy Paste, single-scale)	box AP 57.0	Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation 2020-12-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
TransNeXt-Small (IN-1K pretrain, DINO 1x)	box AP 56.6	TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 2023-11-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
QueryInst (single scale)	box AP 56.1 AP50 75.8 AP75 61.7 APS 40.2 APM 59.8 APL 71.5	Instances as Queries 2021-05-05	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
MViTv2-H (Cascade Mask R-CNN, single-scale, IN21k pre-train)	box AP 56.1	MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection 2021-12-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
MOAT-0 (IN-1K pretraining, single-scale)	box AP 55.9	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
TransNeXt-Tiny (IN-1K pretrain, DINO 1x)	box AP 55.7	TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 2023-11-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
YOLOv4-P7 CSP-P7 (single-scale, 16 fps)	box AP 55.4 AP50 73.3 AP75 60.7 APS 38.1 APM 59.5 APL 67.4	Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network 2020-11-16	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 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41
tiny-MOAT-3 (IN-1K pretraining, single-scale)	box AP 55.2	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
FAN-L-Hybrid	box AP 55.1	Understanding The Robustness in Vision Transformers 2022-04-26	코드 1 · 코드 2
Hiera-L	box AP 55	Hiera: A Hierarchical Vision Transformer without the Bells-and-Whistles 2023-06-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GLEE-Lite	box AP 55.0	General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale 2023-12-14	코드 1
TEC(VIT-B, Mask-RCNN)	box AP 54.6	Towards Sustainable Self-supervised Learning 2022-10-20	코드 1
Cascade Eff-B7 NAS-FPN (1280)	box AP 54.5	Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation 2020-12-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
CAE (ViT-L, Mask R-CNN, 1x schedule)	box AP 54.5	Context Autoencoder for Self-Supervised Representation Learning 2022-02-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
MViTv2-L (Cascade Mask R-CNN, single-scale)	box AP 54.3	MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection 2021-12-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
SpineNet-190 (1280, with Self-training on OpenImages, single-scale)	box AP 54.2	Rethinking Pre-training and Self-training 2020-06-11	코드 1 · 코드 2
Cascade RCNN-RS (SpineNet-143L, single scale)	box AP 53.6 APS 34.5 APM 56.7 APL 70.6	Simple Training Strategies and Model Scaling for Object Detection 2021-06-30	코드 1
UniverseNet-20.08d (Res2Net-101, DCN, multi-scale)	box AP 53.5 AP50 70.8 AP75 58.9 APS 36.9 APM 57.5 APL 68.1	USB: Universal-Scale Object Detection Benchmark 2021-03-25	코드 1
MAE (ViT-L, Mask R-CNN)	box AP 53.3	Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 2021-11-11	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 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58