| Frozen Backbone, SwinV2-G-ext22K (Mask2Former) |
- Validation mIoU
- 57.6
|
Could Giant Pretrained Image Models Extract Universal Representations? 2022-11-03 |
연결 없음 |
| SeMask (SeMask Swin-L Mask2Former) |
- Validation mIoU
- 57.5
|
SeMask: Semantically Masked Transformers for Semantic Segmentation 2021-12-23 |
코드 1 |
| Mask2Former (SwinL) |
- Validation mIoU
- 57.3
|
Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation 2021-12-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| SenFormer (BEiT-L) |
- Validation mIoU
- 57.1
|
Efficient Self-Ensemble for Semantic Segmentation 2021-11-26 |
코드 1 |
| BEiT-L (ViT+UperNet) |
- Validation mIoU
- 57.0
|
BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers 2021-06-15 |
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 |
| SeMask(SeMask Swin-L MSFaPN-Mask2Former, single-scale) |
- Validation mIoU
- 57.0
|
SeMask: Semantically Masked Transformers for Semantic Segmentation 2021-12-23 |
코드 1 |
| MetaPrompt-SD |
- Validation mIoU
- 56.8
|
Harnessing Diffusion Models for Visual Perception with Meta Prompts 2023-12-22 |
코드 1 |
| FaPN (MaskFormer, Swin-L, ImageNet-22k pretrain) |
- Validation mIoU
- 56.7
|
FaPN: Feature-aligned Pyramid Network for Dense Image Prediction 2021-08-16 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| MOAT-3 (IN-22K pretraining, single-scale) |
- Validation mIoU
- 56.5
- Params (M)
- 198
|
MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04 |
코드 1 · 코드 2 |
| Mask2Former (Swin-L-FaPN) |
- Validation mIoU
- 56.4
|
Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation 2021-12-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| SeMask (SeMask Swin-L MaskFormer) |
- Validation mIoU
- 56.2
|
SeMask: Semantically Masked Transformers for Semantic Segmentation 2021-12-23 |
코드 1 |
| dBOT ViT-L (CLIP) |
- Validation mIoU
- 56.2
|
Exploring Target Representations for Masked Autoencoders 2022-09-08 |
코드 1 |
| Mask2Former+CBL(Swin-B) |
- Validation mIoU
- 56.1
|
Conditional Boundary Loss for Semantic Segmentation 2023-07-05 |
코드 1 |
| TADP |
- Validation mIoU
- 55.9
|
Text-image Alignment for Diffusion-based Perception 2023-09-29 |
코드 1 · 코드 2 |
| CSWin-L (UperNet, ImageNet-22k pretrain) |
- Validation mIoU
- 55.70
|
CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows 2021-07-01 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| UniRepLKNet-XL |
- Validation mIoU
- 55.6
|
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 |
| Focal-L (UperNet, ImageNet-22k pretrain) |
- Validation mIoU
- 55.40
|
Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers 2021-07-01 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| InternImage-XL |
- Validation mIoU
- 55.3
- Params (M)
- 368
- GFLOPs
- 3142
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| dBOT ViT-L |
- Validation mIoU
- 55.2
|
Exploring Target Representations for Masked Autoencoders 2022-09-08 |
코드 1 |
| Mask2Former(Swin-B) |
- Validation mIoU
- 55.1
|
Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation 2021-12-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| ConvNeXt V2-H (FCMAE) |
- Validation mIoU
- 55
|
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-L++ |
- Validation mIoU
- 55
|
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 |
| DiNAT-Large (UperNet) |
- Validation mIoU
- 54.9
|
Dilated Neighborhood Attention Transformer 2022-09-29 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| MaskFormer+CBL(Swin-B) |
- Validation mIoU
- 54.9
|
Conditional Boundary Loss for Semantic Segmentation 2023-07-05 |
코드 1 |
| TransNeXt-Base (IN-1K pretrain, Mask2Former, 512) |
- Validation mIoU
- 54.7
- Params (M)
- 109
|
TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 2023-11-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| MOAT-2 (IN-22K pretraining, single-scale) |
- Validation mIoU
- 54.7
- Params (M)
- 81
|
MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04 |
코드 1 · 코드 2 |
| CAE (ViT-L, UperNet) |
- Validation mIoU
- 54.7
|
Context Autoencoder for Self-Supervised Representation Learning 2022-02-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| VAN-B6 |
- Validation mIoU
- 54.7
|
Visual Attention Network 2022-02-20 |
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 |
| DiNAT_s-Large (UperNet) |
- Validation mIoU
- 54.6
|
Dilated Neighborhood Attention Transformer 2022-09-29 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| DDP (Swin-L, step-3) |
- Validation mIoU
- 54.4
- Params (M)
- 207
|
DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 2023-03-30 |
코드 1 |