| Model soups (BASIC-L) |
- Top-1 Error Rate
- 3.90
|
Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time 2022-03-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Model soups (ViT-G/14) |
- Top-1 Error Rate
- 4.54
|
Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time 2022-03-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| CAR-FT (CLIP, ViT-L/14@336px) |
- Top-1 Error Rate
- 10.3
|
Context-Aware Robust Fine-Tuning 2022-11-29 |
연결 없음 |
| FAN-Hybrid-L(IN-21K, 384)) |
- Top-1 Error Rate
- 28.9
|
Understanding The Robustness in Vision Transformers 2022-04-26 |
코드 1 · 코드 2 |
| CAFormer-B36 (IN21K, 384) |
- Top-1 Error Rate
- 29.6
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| LLE (ViT-B/16, SWAG, Edge Aug) |
- Top-1 Error Rate
- 31.3
|
A Whac-A-Mole Dilemma: Shortcuts Come in Multiples Where Mitigating One Amplifies Others 2022-12-09 |
코드 1 |
| CAFormer-B36 (IN21K) |
- Top-1 Error Rate
- 31.7
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| ConvNeXt-XL (Im21k, 384) |
- Top-1 Error Rate
- 31.8
|
A ConvNet for the 2020s 2022-01-10 |
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 |
| LLE (ViT-H/14, MAE, Edge Aug) |
- Top-1 Error Rate
- 33.1
|
A Whac-A-Mole Dilemma: Shortcuts Come in Multiples Where Mitigating One Amplifies Others 2022-12-09 |
코드 1 |
| MAE (ViT-H, 448) |
- Top-1 Error Rate
- 33.5
|
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 |
| ConvFormer-B36 (IN21K, 384) |
- Top-1 Error Rate
- 33.5
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| MAE+DAT (ViT-H) |
- Top-1 Error Rate
- 34.39
|
Enhance the Visual Representation via Discrete Adversarial Training 2022-09-16 |
코드 1 |
| ConvFormer-B36 (IN21K) |
- Top-1 Error Rate
- 34.7
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| Discrete Adversarial Distillation (ViT-B,224) |
- Top-1 Error Rate
- 34.9
|
Distilling Out-of-Distribution Robustness from Vision-Language Foundation Models 2023-11-02 |
코드 1 |
| GPaCo (ViT-L) |
- Top-1 Error Rate
- 39.7
|
Generalized Parametric Contrastive Learning 2022-09-26 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| VOLO-D5+HAT |
- Top-1 Error Rate
- 40.3
|
Improving Vision Transformers by Revisiting High-frequency Components 2022-04-03 |
코드 1 |
| Pyramid Adversarial Training Improves ViT (Im21k) |
- Top-1 Error Rate
- 42.16
|
Pyramid Adversarial Training Improves ViT Performance 2021-11-30 |
코드 1 |
| FAN-L-Hybrid+STL |
- Top-1 Error Rate
- 43.4
|
Fully Attentional Networks with Self-emerging Token Labeling 2024-01-08 |
코드 1 |
| SEER (RegNet10B) |
- Top-1 Error Rate
- 43.9
|
Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision 2022-02-16 |
코드 1 |
| DiscreteViT |
- Top-1 Error Rate
- 44.74
|
Discrete Representations Strengthen Vision Transformer Robustness 2021-11-20 |
코드 1 |
| CAFormer-B36 (384) |
- Top-1 Error Rate
- 45
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| Pyramid Adversarial Training Improves ViT |
- Top-1 Error Rate
- 46.08
|
Pyramid Adversarial Training Improves ViT Performance 2021-11-30 |
코드 1 |
| CAFormer-B36 |
- Top-1 Error Rate
- 46.1
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| ConvFormer-B36 (384) |
- Top-1 Error Rate
- 47.8
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| ConvFormer-B36 |
- Top-1 Error Rate
- 48.9
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| RVT-B* |
- Top-1 Error Rate
- 51.3
|
Towards Robust Vision Transformer 2021-05-17 |
코드 1 · 코드 2 |
| Sequencer2D-L |
- Top-1 Error Rate
- 51.9
|
Sequencer: Deep LSTM for Image Classification 2022-05-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| RVT-S* |
- Top-1 Error Rate
- 52.3
|
Towards Robust Vision Transformer 2021-05-17 |
코드 1 · 코드 2 |
| DeepAugment+AugMix (ResNet-50) |
- Top-1 Error Rate
- 53.2
|
The Many Faces of Robustness: A Critical Analysis of Out-of-Distribution Generalization 2020-06-29 |
코드 1 |
| PRIME with JSD (ResNet-50) |
- Top-1 Error Rate
- 53.7
|
PRIME: A few primitives can boost robustness to common corruptions 2021-12-27 |
코드 1 |