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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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| 모델 | 원본 지표·값 | 논문 | 구현 |
|---|---|---|---|
| OneFormer (InternImage-H, emb_dim=256, single-scale, 896x896) |
|
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| ViT-P (OneFormer, DiNAT-L, single-scale, 1280x1280, COCO_pretrain) |
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The Missing Point in Vision Transformers for Universal Image Segmentation 2025-05-26 |
코드 1 |
| OpenSeed(SwinL, single scale, 1280x1280) |
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A Simple Framework for Open-Vocabulary Segmentation and Detection 2023-03-14 |
코드 1 · 코드 2 |
| OneFormer (DiNAT-L, single-scale, 1280x1280, COCO-Pretrain) |
|
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| EoMT (DINOv2-g, single-scale, 1280x1280, COCO pre-trained) |
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Your ViT is Secretly an Image Segmentation Model 2025-03-24 |
코드 1 |
| X-Decoder (Davit-d5, Deform, single-scale, 1280x1280) |
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Generalized Decoding for Pixel, Image, and Language 2022-12-21 |
코드 1 |
| ViT-P (OneFormer, DiNAT-L, single-scale, 1280x1280) |
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The Missing Point in Vision Transformers for Universal Image Segmentation 2025-05-26 |
코드 1 |
| OneFormer (DiNAT-L, single-scale, 1280x1280) |
|
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| OneFormer (Swin-L, single-scale, 1280x1280) |
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OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| kMaX-DeepLab (ConvNeXt-L, single-scale, 1281x1281) |
|
kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer 2022-07-08 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| OneFormer (DiNAT-L, single-scale, 640x640) |
|
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| OneFormer (ConvNeXt-XL, single-scale, 640x640) |
|
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| OneFormer (ConvNeXt-L, single-scale, 640x640) |
|
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| OneFormer (Swin-L, single-scale, 640x640) |
|
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| X-Decoder (L) |
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Generalized Decoding for Pixel, Image, and Language 2022-12-21 |
코드 1 |
| DiNAT-L (Mask2Former, 640x640) |
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Dilated Neighborhood Attention Transformer 2022-09-29 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| kMaX-DeepLab (ConvNeXt-L, single-scale, 641x641) |
|
kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer 2022-07-08 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Mask2Former (Swin-L) |
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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 |
| Mask2Former (Swin-L + FAPN, 640x640) |
|
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 |
| kMaX-DeepLab (ResNet50, single-scale, 1281x1281) |
|
kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer 2022-07-08 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| kMaX-DeepLab (ResNet50, single-scale, 641x641) |
|
kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer 2022-07-08 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Mask2Former (ResNet-50, 640x640) |
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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 |
| Panoptic-DeepLab (SwideRNet) |
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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 |
| MaskFormer (R101 + 6 Enc) |
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Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation 2021-07-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |