| EfficientNet-L2+NAS-FPN (single scale test, with self-training) |
- mIoU
- 90.0%
|
Rethinking Pre-training and Self-training
2020-06-11 |
코드 1 · 코드 2 |
| TADP |
- mIoU
- 87.11%
|
Text-image Alignment for Diffusion-based Perception
2023-09-29 |
코드 1 · 코드 2 |
| Eff-B7 NAS-FPN (Copy-Paste pre-training, single-scale)) |
- mIoU
- 86.6%
|
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 |
| ExFuse (ResNeXt-131) |
- mIoU
- 85.8%
|
ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation
2018-04-11 |
연결 없음 |
| SpineNet-S143 (single-scale test) |
- mIoU
- 85.64%
|
Dilated SpineNet for Semantic Segmentation
2021-03-23 |
연결 없음 |
| DeepLabv3-JFT |
- mIoU
- 82.7%
|
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
2017-06-17 |
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 |
| Auto-DeepLab-L |
- mIoU
- 82.04%
|
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 |
| ResNet-GCN |
- mIoU
- 81.0%
|
Large Kernel Matters -- Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network
2017-03-08 |
코드 1 · 코드 2 |
| HyperSeg-L |
- mIoU
- 80.61%
|
HyperSeg: Patch-wise Hypernetwork for Real-time Semantic Segmentation
2020-12-21 |
코드 1 |
| DFN (ResNet-101) |
- mIoU
- 80.60%
|
Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation
2018-04-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| WASPnet-CRF (ours) |
- mIoU
- 80.41%
|
Waterfall Atrous Spatial Pooling Architecture for Efficient Semantic Segmentation
2019-12-06 |
코드 1 |
| Deeplab v3+ (Res2Net-101) |
- mIoU
- 79.3%
|
Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture
2019-04-02 |
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 · 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 |
| FastDenseNas-arch0 |
- mIoU
- 78.0%
|
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells
2018-10-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| ReLICv2 |
- mIoU
- 77.9%
|
Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet?
2022-01-13 |
코드 1 |
| DeepLab-CRF (ResNet-101) |
- mIoU
- 77.69%
|
DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs
2016-06-02 |
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 · 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 |
| FastDenseNas-arch2 |
- mIoU
- 77.3%
|
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells
2018-10-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| DetCon |
- mIoU
- 77.3%
|
Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet?
2022-01-13 |
코드 1 |
| FastDenseNas-arch1 |
- mIoU
- 77.1%
|
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells
2018-10-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| DeepLabv3 (ImageNet+300M) |
- mIoU
- 76.5%
|
Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era
2017-07-10 |
코드 1 · 코드 2 |
| BYOL |
- mIoU
- 75.7%
|
Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet?
2022-01-13 |
코드 1 |
| DiCENet |
- mIoU
- 66.5%
|
DiCENet: Dimension-wise Convolutions for Efficient Networks
2019-06-08 |
코드 1 · 코드 2 |
| RRM |
- mIoU
- 66.3
|
Reliability Does Matter: An End-to-End Weakly Supervised Semantic Segmentation Approach
2019-11-19 |
코드 1 |
| SIW |
- mIoU
- 65%
|
Scaling up Multi-domain Semantic Segmentation with Sentence Embeddings
2022-02-04 |
연결 없음 |
| SSDD |
- mIoU
- 64.9
|
Self-Supervised Difference Detection for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
2019-11-04 |
코드 1 |
| PSA w/ EADER DeepLab (Xception-65) |
- mIoU
- 62.8%
|
Find it if You Can: End-to-End Adversarial Erasing for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
2020-11-09 |
코드 1 |
| G2 |
- mIoU
- 55.7%
|
Exploiting saliency for object segmentation from image level labels
2017-01-28 |
연결 없음 |
| PRM |
- mIoU
- 53.4%
|
Weakly Supervised Instance Segmentation using Class Peak Response
2018-04-03 |
코드 1 |
| SID |
- Mean IoU
- 71.6
|
Simple Does It: Weakly Supervised Instance and Semantic Segmentation
2016-03-24 |
연결 없음 |
| DeepLabV3+ (ResNet-101) |
- mIoU (Syn)
- 75.39
|
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
2018-02-07 |
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