| PatchDiverse + Swin-L (multi-scale test, upernet, ImageNet22k pretrain) |
- Validation mIoU
- 54.4
|
Vision Transformers with Patch Diversification 2021-04-26 |
코드 1 |
| VOLO-D5 |
- Validation mIoU
- 54.3
|
VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition 2021-06-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| K-Net |
- Validation mIoU
- 54.3
|
K-Net: Towards Unified Image Segmentation 2021-06-28 |
코드 1 |
| GPaCo (Swin-L) |
- Validation mIoU
- 54.3
|
Generalized Parametric Contrastive Learning 2022-09-26 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| SenFormer (Swin-L) |
- Validation mIoU
- 54.2
|
Efficient Self-Ensemble for Semantic Segmentation 2021-11-26 |
코드 1 |
| Swin V2-H |
- Validation mIoU
- 54.2
|
ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 2023-01-02 |
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 |
| InternImage-L |
- Validation mIoU
- 54.1
- Params (M)
- 256
- GFLOPs
- 2526
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| TransNeXt-Small (IN-1K pretrain, Mask2Former, 512) |
- Validation mIoU
- 54.1
- Params (M)
- 69
|
TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 2023-11-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| ConvNeXt-XL++ |
- Validation mIoU
- 54
- Params (M)
- 391
- GFLOPs (512 x 512)
- 3335
|
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 |
| Sequential Ensemble (SegFormer) |
- Validation mIoU
- 54
- Params (M)
- 216.3
|
Sequential Ensembling for Semantic Segmentation 2022-10-08 |
연결 없음 |
| MogaNet-XL (UperNet) |
- Validation mIoU
- 54
|
MogaNet: Multi-order Gated Aggregation Network 2022-11-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| UniRepLKNet-B++ |
- Validation mIoU
- 53.9
|
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition 2023-11-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| MaskFormer(Swin-B) |
- Validation mIoU
- 53.8
|
Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation 2021-07-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| ConvNeXt-L++ |
- Validation mIoU
- 53.7
- Params (M)
- 235
- GFLOPs (512 x 512)
- 2458
|
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 |
| SwinV2-G-HTC++ Liu et al. ([2021a]) |
- Validation mIoU
- 53.7
|
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 |
| ConvNeXt V2-L |
- Validation mIoU
- 53.7
|
ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 2023-01-02 |
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 |
| Seg-L-Mask/16 (MS) |
- Validation mIoU
- 53.63
|
Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation 2021-05-12 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| MAE (ViT-L, UperNet) |
- Validation mIoU
- 53.6
|
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 |
| SeMask (SeMask Swin-L FPN) |
- Validation mIoU
- 53.52
|
SeMask: Semantically Masked Transformers for Semantic Segmentation 2021-12-23 |
코드 1 |
| Swin-L (UperNet, ImageNet-22k pretrain) |
- Validation mIoU
- 53.50
- Test Score
- 62.8
|
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 |
| Swin-L |
- Validation mIoU
- 53.5
|
ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 2023-01-02 |
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 |
| TransNeXt-Tiny (IN-1K pretrain, Mask2Former, 512) |
- Validation mIoU
- 53.4
- Params (M)
- 47.5
|
TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 2023-11-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| ConvNeXt-B++ |
- Validation mIoU
- 53.1
- Params (M)
- 122
- GFLOPs (512 x 512)
- 1828
|
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 |
| PatchConvNet-L120 (UperNet) |
- Validation mIoU
- 52.9
|
Augmenting Convolutional networks with attention-based aggregation 2021-12-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| dBOT ViT-B (CLIP) |
- Validation mIoU
- 52.9
|
Exploring Target Representations for Masked Autoencoders 2022-09-08 |
코드 1 |
| PatchConvNet-B120
(UperNet) |
- Validation mIoU
- 52.8
|
Augmenting Convolutional networks with attention-based aggregation 2021-12-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| Swin-B |
- Validation mIoU
- 52.8
|
ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 2023-01-02 |
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 |
| UniRepLKNet-S++ |
- Validation mIoU
- 52.7
|
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition 2023-11-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| ConvNeXt V2-B |
- Validation mIoU
- 52.1
|
ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 2023-01-02 |
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 |
| DeBiFormer-B (IN1k pretrain, Upernet 160k) |
- Validation mIoU
- 52.0
|
DeBiFormer: Vision Transformer with Deformable Agent Bi-level Routing Attention 2024-10-11 |
코드 1 |