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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet-A

아카이브 평가 39건 · 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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
Model soups (BASIC-L)
Top-1 accuracy %
94.17
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 accuracy %
92.67
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
µ2Net+ (ViT-L/16)
Top-1 accuracy %
84.53
A Continual Development Methodology for Large-scale Multitask Dynamic ML Systems
2022-09-15
코드 1
CAR-FT (CLIP, ViT-L/14@336px)
Top-1 accuracy %
81.5
Context-Aware Robust Fine-Tuning
2022-11-29
연결 없음
CAFormer-B36 (IN-21K, 384)
Top-1 accuracy %
79.5
Number of params
99M
MetaFormer Baselines for Vision
2022-10-24
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
MAE (ViT-H, 448)
Top-1 accuracy %
76.7
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
FAN-Hybrid-L(IN-21K, 384)
Top-1 accuracy %
74.5
Understanding The Robustness in Vision Transformers
2022-04-26
코드 1 · 코드 2
ConvFormer-B36 (IN-21K, 384)
Top-1 accuracy %
73.5
Number of params
100M
MetaFormer Baselines for Vision
2022-10-24
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
CAFormer-B36 (IN-21K)
Top-1 accuracy %
69.4
Number of params
99M
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 accuracy %
69.3
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
MAE+DAT (ViT-H)
Top-1 accuracy %
68.92
Enhance the Visual Representation via Discrete Adversarial Training
2022-09-16
코드 1
ConvFormer-B36 (IN-21K)
Top-1 accuracy %
63.3
Number of params
100M
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 (Im21k)
Top-1 accuracy %
62.44
Pyramid Adversarial Training Improves ViT Performance
2021-11-30
코드 1
CAFormer-B36 (384)
Top-1 accuracy %
61.9
Number of params
99M
MetaFormer Baselines for Vision
2022-10-24
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
TransNeXt-Base (IN-1K supervised, 384)
Top-1 accuracy %
61.6
Number of params
89.7M
TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers
2023-11-28
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
TransNeXt-Small (IN-1K supervised, 384)
Top-1 accuracy %
58.3
Number of params
49.7M
TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers
2023-11-28
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ConvFormer-B36 (384)
Top-1 accuracy %
55.3
Number of params
100M
MetaFormer Baselines for Vision
2022-10-24
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
SEER (RegNet10B)
Top-1 accuracy %
52.7
Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision
2022-02-16
코드 1
TransNeXt-Base (IN-1K supervised, 224)
Top-1 accuracy %
50.6
Number of params
89.7M
TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers
2023-11-28
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
CAFormer-B36
Top-1 accuracy %
48.5
Number of params
99M
MetaFormer Baselines for Vision
2022-10-24
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
TransNeXt-Small (IN-1K supervised, 224)
Top-1 accuracy %
47.1
Number of params
49.7M
TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers
2023-11-28
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
FAN-L-Hybrid+STL
Top-1 accuracy %
46.1
Fully Attentional Networks with Self-emerging Token Labeling
2024-01-08
코드 1
ConvFormer-B36
Top-1 accuracy %
40.1
Number of params
100M
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 (384x384)
Top-1 accuracy %
36.41
Pyramid Adversarial Training Improves ViT Performance
2021-11-30
코드 1
Sequencer2D-L
Top-1 accuracy %
35.5
Sequencer: Deep LSTM for Image Classification
2022-05-04
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Discrete Adversarial Distillation (ViT-B/224)
Top-1 accuracy %
31.8
Distilling Out-of-Distribution Robustness from Vision-Language Foundation Models
2023-11-02
코드 1
Diffusion Classifier
Top-1 accuracy %
30.2
Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier
2023-03-28
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
RVT-B*
Top-1 accuracy %
28.5
Towards Robust Vision Transformer
2021-05-17
코드 1 · 코드 2
RVT-S*
Top-1 accuracy %
25.7
Towards Robust Vision Transformer
2021-05-17
코드 1 · 코드 2
RVT-Ti*
Top-1 accuracy %
14.4
Towards Robust Vision Transformer
2021-05-17
코드 1 · 코드 2