Papers with Code · CC BY-SA 4.0

COCO minival

아카이브 평가 31건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

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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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
HyperSeg (Swin-B)	PQ 61.2	HyperSeg: Towards Universal Visual Segmentation with Large Language Model 2024-11-26	코드 1
OneFormer (InternImage-H,single-scale)	PQ 60.0 PQth 67.1 PQst 49.2 AP 52.0 mIoU 68.8	OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
OpenSeeD (SwinL, single-scale)	PQ 59.5 AP 53.2	A Simple Framework for Open-Vocabulary Segmentation and Detection 2023-03-14	코드 1 · 코드 2
UMG-CLIP-E/14	PQ 59.5 AP 50.7 mIoU 69.7	UMG-CLIP: A Unified Multi-Granularity Vision Generalist for Open-World Understanding 2024-01-12	코드 1
MasK DINO (SwinL,single-scale)	PQ 59.4 AP 50.9	Mask DINO: Towards A Unified Transformer-based Framework for Object Detection and Segmentation 2022-06-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10
EoMT (DINOv2-g, single-scale, 1280x1280)	PQ 59.2	Your ViT is Secretly an Image Segmentation Model 2025-03-24	코드 1
UMG-CLIP-L/14	PQ 58.9 AP 49.7 mIoU 68.9	UMG-CLIP: A Unified Multi-Granularity Vision Generalist for Open-World Understanding 2024-01-12	코드 1
DiNAT-L (single-scale, Mask2Former)	PQ 58.5 PQth 64.9 PQst 48.8 AP 49.2 mIoU 68.3	Dilated Neighborhood Attention Transformer 2022-09-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
ViT-Adapter-L (single-scale, BEiTv2 pretrain, Mask2Former)	PQ 58.4 PQth 65.0 PQst 48.4 AP 48.9	Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 2022-05-17	코드 1 · 코드 2
Visual Attention Network (VAN-B6 + Mask2Former)	PQ 58.2 PQth 64.8 PQst 48.2	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
kMaX-DeepLab (single-scale, pseudo-labels)	PQ 58.1 PQth 64.3 PQst 48.8	kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer 2022-07-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
HIPIE (ViT-H, single-scale)	PQ 58.1 mIoU 66.8	Hierarchical Open-vocabulary Universal Image Segmentation 2023-07-03	코드 1
kMaX-DeepLab (single-scale, drop query with 256 queries)	PQ 58.0 PQth 64.2 PQst 48.6	kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer 2022-07-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
OneFormer (DiNAT-L, single-scale)	PQ 58.0 PQth 64.3 PQst 48.4 AP 49.2 mIoU 68.1	OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
kMaX-DeepLab (single-scale)	PQ 57.9 PQth 64.0 PQst 48.6	kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer 2022-07-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
OneFormer (Swin-L, single-scale)	PQ 57.9 PQth 64.4 PQst 48.0 AP 49.0 mIoU 67.4	OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation 2022-11-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
FocalNet-L (Mask2Former (200 queries))	PQ 57.9 AP 48.4	Focal Modulation Networks 2022-03-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
Mask2Former (single-scale)	PQ 57.8 PQth 64.2 PQst 48.1 AP 48.6	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 SegFormer (single-scale)	PQ 55.8 PQth 61.7 PQst 46.9	Panoptic SegFormer: Delving Deeper into Panoptic Segmentation with Transformers 2021-09-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
CMT-DeepLab (single-scale)	PQ 55.3 PQth 61.0 PQst 46.6	CMT-DeepLab: Clustering Mask Transformers for Panoptic Segmentation 2022-06-17	코드 1 · 코드 2
MaskFormer (single-scale)	PQ 52.7 SQ 81.8 RQ 63.5 PQth 58.5 PQst 44.0	Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation 2021-07-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
MaX-DeepLab-L (single-scale)	PQ 51.1 PQth 57.0 PQst 42.2	MaX-DeepLab: End-to-End Panoptic Segmentation with Mask Transformers 2020-12-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Panoptic SegFormer (ResNet-101)	PQ 50.6 PQth 55.5 PQst 43.2	Panoptic SegFormer: Delving Deeper into Panoptic Segmentation with Transformers 2021-09-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
PanopticFPN+ResNeSt(single-scale)	PQ 47.9 PQth 55.1 PQst 37.0	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
DETR-R101 (ResNet-101)	PQ 45.1 SQ 79.9 RQ 55.5 PQth 50.5 SQth 80.9 RQth 61.7 PQst 37 SQst 78.5 RQst 46 AP 33	End-to-End Object Detection with Transformers 2020-05-26	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
Panoptic FCN* (ResNet-50-FPN)	PQ 44.3 SQ 80.7 RQ 53 PQth 50 SQth 83.4 RQth 59.3 PQst 35.6 SQst 76.7 RQst 43.5	Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation 2020-12-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
PanopticFPN++	PQ 44.1 SQ 79.5 RQ 53.3 PQth 51.0 SQth 83.2 RQth 60.6 PQst 33.6 SQst 74.0 RQst 42.1 AP 39.7	End-to-End Object Detection with Transformers 2020-05-26	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
Axial-DeepLab-L (multi-scale)	PQ 43.9	Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation 2020-03-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Axial-DeepLab-L (single-scale)	PQ 43.4 PQth 48.5 PQst 35.6	Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation 2020-03-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Axial-DeepLab-L(multi-scale)	PQth 48.6 PQst 36.8	Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation 2020-03-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5