| DaViT-S (UperNet) |
- mIoU
- 48.8
|
DaViT: Dual Attention Vision Transformers 2022-04-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| ResNeSt-200 |
- mIoU
- 48.36
|
ResNeSt: Split-Attention Networks 2020-04-19 |
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 |
| HRNetV2 + OCR + RMI (PaddleClas pretrained) |
- mIoU
- 47.98
|
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation 2019-09-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| gSwin-T |
- mIoU
- 47.63
- Pixel Accuracy
- 82.60
|
gSwin: Gated MLP Vision Model with Hierarchical Structure of Shifted Window 2022-08-24 |
연결 없음 |
| ResNeSt-269 |
- mIoU
- 47.60
|
ResNeSt: Split-Attention Networks 2020-04-19 |
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 |
| UperNet Shuffle-T |
- mIoU
- 47.6
|
Shuffle Transformer: Rethinking Spatial Shuffle for Vision Transformer 2021-06-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| DCNAS |
- mIoU
- 47.12
|
DCNAS: Densely Connected Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation 2020-03-26 |
연결 없음 |
| ResNeSt-101 |
- mIoU
- 46.91
|
ResNeSt: Split-Attention Networks 2020-04-19 |
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 |
| Seg-S-Mask/16 (MS, ViT-S) |
- mIoU
- 46.9
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| Swin-S (RPE w/ GAB) |
- mIoU
- 46.41
|
Understanding Gaussian Attention Bias of Vision Transformers Using Effective Receptive Fields 2023-05-08 |
코드 1 |
| DaViT-B (UperNet) |
- mIoU
- 46.3
|
DaViT: Dual Attention Vision Transformers 2022-04-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| CPN(ResNet-101) |
- mIoU
- 46.27
|
Context Prior for Scene Segmentation 2020-04-03 |
코드 1 · 코드 2 |
| MultiMAE (ViT-B) |
- mIoU
- 46.2
|
MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 2022-04-04 |
코드 1 |
| PyConvSegNet-152 |
- mIoU
- 45.99
- Pixel Accuracy
- 82.49
|
Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2020-06-20 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| DNL |
- mIoU
- 45.97
|
Disentangled Non-Local Neural Networks 2020-06-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| CTNet |
- mIoU
- 45.94
|
CTNet: Context-based Tandem Network for Semantic Segmentation 2021-04-20 |
코드 1 |
| ACNet (ResNet-101) |
- mIoU
- 45.90
|
Adaptive Context Network for Scene Parsing 2019-11-05 |
연결 없음 |
| ACNet(ResNet-101) |
- mIoU
- 45.90
|
Adaptive Context Network for Scene Parsing 2019-11-05 |
연결 없음 |
| OCR (HRNetV2-W48) |
- mIoU
- 45.66
|
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation 2019-09-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| EANet (ResNet-101) |
- mIoU
- 45.33
|
Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks 2021-05-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| OCR (ResNet-101) |
- mIoU
- 45.28
|
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation 2019-09-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| Asymmetric ALNN |
- mIoU
- 45.24
|
Asymmetric Non-local Neural Networks for Semantic Segmentation 2019-08-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| gSwin-VT |
- mIoU
- 45.07
- Pixel Accuracy
- 81.79
|
gSwin: Gated MLP Vision Model with Hierarchical Structure of Shifted Window 2022-08-24 |
연결 없음 |
| LaU-regression-loss |
- mIoU
- 45.02
|
Location-aware Upsampling for Semantic Segmentation 2019-11-13 |
코드 1 |
| EncNet (ResNet-101) |
- mIoU
- 44.65
|
Context Encoding for Semantic Segmentation 2018-03-23 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| SGR (ResNet-101) |
- mIoU
- 44.32
|
Symbolic Graph Reasoning Meets Convolutions 2018-12-01 |
코드 1 |
| Auto-DeepLab-L |
- mIoU
- 43.98
- Pixel Accuracy
- 81.72
|
Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation 2019-01-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| PSANet (ResNet-101) |
- mIoU
- 43.77
|
PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing 2018-09-01 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| DSSPN (ResNet-101) |
- mIoU
- 43.68
|
Dynamic-structured Semantic Propagation Network 2018-03-16 |
연결 없음 |
| PSPNet (ResNet-152) |
- mIoU
- 43.51%
|
Pyramid Scene Parsing Network 2016-12-04 |
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 |