| Co-DETR |
- box mAP
- 66.0
- Params (M)
- 304
|
DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training 2022-11-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| InternImage-H (M3I Pre-training) |
- box mAP
- 65.5
- Params (M)
- 2180
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| M3I Pre-training (InternImage-H) |
- box mAP
- 65.4
|
Towards All-in-one Pre-training via Maximizing Multi-modal Mutual Information 2022-11-17 |
코드 1 |
| MoCaE |
- box mAP
- 65.1
|
MoCaE: Mixture of Calibrated Experts Significantly Improves Object Detection 2023-09-26 |
코드 1 |
| Focal-Stable-DINO (Focal-Huge, no TTA) |
- box mAP
- 64.8
- AP50
- 81.7
- AP75
- 71.5
- APS
- 48.6
- APM
- 67.6
- APL
- 78
- Params (M)
- 689
|
A Strong and Reproducible Object Detector with Only Public Datasets 2023-04-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Co-DETR (Swin-L) |
- box mAP
- 64.8
- Params (M)
- 218
|
DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training 2022-11-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| EVA |
- box mAP
- 64.7
- AP50
- 81.9
- AP75
- 71.7
- APS
- 48.5
- APM
- 67.7
- APL
- 77.9
|
EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale 2022-11-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Group DETR v2 |
- box mAP
- 64.5
- AP50
- 81.8
- AP75
- 71.1
- APS
- 48.4
- APM
- 67.2
- APL
- 77.1
|
Group DETR v2: Strong Object Detector with Encoder-Decoder Pretraining 2022-11-07 |
연결 없음 |
| FocalNet-H (DINO) |
- box mAP
- 64.4
|
Focal Modulation Networks 2022-03-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| InternImage-XL |
- box mAP
- 64.3
- Params (M)
- 602
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| FD-SwinV2-G |
- box mAP
- 64.2
|
Contrastive Learning Rivals Masked Image Modeling in Fine-tuning via Feature Distillation 2022-05-27 |
코드 1 |
| Plain-DETR (Swin-L) |
- box mAP
- 63.9
- AP50
- 82.1
- AP75
- 70.7
- APS
- 48.2
- APM
- 66.8
- APL
- 76.7
- Params (M)
- 228
|
DETR Does Not Need Multi-Scale or Locality Design 2023-01-01 |
코드 1 |
| RevCol-H(DINO) |
- box mAP
- 63.8
|
Reversible Column Networks 2022-12-22 |
코드 1 |
| BEiT-3 |
- box mAP
- 63.7
|
Image as a Foreign Language: BEiT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks 2022-08-22 |
코드 1 · 코드 2 |
| Relation-DETR (Focal-L) |
- box mAP
- 63.5
- AP50
- 80.8
- AP75
- 69.1
- APS
- 47.2
- APM
- 66.9
- APL
- 77.0
- Params (M)
- 214
|
Relation DETR: Exploring Explicit Position Relation Prior for Object Detection 2024-07-16 |
코드 1 · 코드 2 |
| DETA (Swin-L) |
- box mAP
- 63.5
- AP50
- 80.4
- AP75
- 70.2
- APS
- 46.1
- APM
- 66.9
- APL
- 76.9
|
NMS Strikes Back 2022-12-12 |
코드 1 |
| DINO (Swin-L,multi-scale, TTA) |
- box mAP
- 63.3
|
DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection 2022-03-07 |
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 |
| SwinV2-G (HTC++) |
- box mAP
- 63.1
- Params (M)
- 3000
|
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 2021-11-18 |
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 |
| Grounding DINO |
- box mAP
- 63.0
|
Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 2023-03-09 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| Florence-CoSwin-H |
- box mAP
- 62.4
|
Florence: A New Foundation Model for Computer Vision 2021-11-22 |
코드 1 · 코드 2 |
| GLIPv2 (CoSwin-H, multi-scale) |
- box mAP
- 62.4
|
GLIPv2: Unifying Localization and Vision-Language Understanding 2022-06-12 |
코드 1 |
| GLEE-Pro |
- box mAP
- 62.3
|
General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale 2023-12-14 |
코드 1 |
| GLIP (Swin-L, multi-scale) |
- box mAP
- 61.5
- AP50
- 79.5
- AP75
- 67.7
- APS
- 45.3
- APM
- 64.9
- APL
- 75.0
|
Grounded Language-Image Pre-training 2021-12-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Soft Teacher + Swin-L (HTC++, multi-scale) |
- box mAP
- 61.3
|
End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher 2021-06-16 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| ViT-Adapter-L (HTC++, BEiTv2 pretrain, multi-scale) |
- box mAP
- 60.9
|
Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 2022-05-17 |
코드 1 · 코드 2 |
| DyHead (Swin-L, multi scale, self-training) |
- box mAP
- 60.6
- AP50
- 78.5
- AP75
- 66.6
- APM
- 64.0
- APL
- 74.2
|
Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads with Attentions 2021-06-15 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GLEE-Plus |
- box mAP
- 60.6
|
General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale 2023-12-14 |
코드 1 |
| ViT-Adapter-L (HTC++, BEiT pretrain, multi-scale) |
- box mAP
- 60.4
|
Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 2022-05-17 |
코드 1 · 코드 2 |
| GRiT (ViT-H, single-scale testing) |
- box mAP
- 60.4
|
GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding 2022-12-01 |
코드 1 |
| CBNetV2 (Dual-Swin-L HTC, multi-scale) |
- box mAP
- 60.1
|
CBNet: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection 2021-07-01 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |