| efficient adaptive ensembling |
- Accuracy
- 96.868
|
Efficient Adaptive Ensembling for Image Classification
2022-06-15 |
연결 없음 |
| TResNet-L-V2 |
- Accuracy
- 96.32
|
ImageNet-21K Pretraining for the Masses
2021-04-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| EfficientNetV2-L |
- Accuracy
- 95.1
|
EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
2021-04-01 |
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 |
| EfficientNetV2-M |
- Accuracy
- 94.6
|
EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
2021-04-01 |
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 |
| CaiT-M-36 U 224 |
- Accuracy
- 94.2
|
Going deeper with Image Transformers
2021-03-31 |
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 |
| ImageNet + iNat on WS-DAN |
- Accuracy
- 94.1
|
Domain Adaptive Transfer Learning on Visual Attention Aware Data Augmentation for Fine-grained Visual Categorization
2020-10-06 |
연결 없음 |
| CeiT-S (384 finetune resolution) |
- Accuracy
- 94.1
|
Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers
2021-03-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| EfficientNetV2-S |
- Accuracy
- 93.8
|
EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
2021-04-01 |
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 |
| ViT-B/16 (RPE w/ GAB) |
- Accuracy
- 93.743
|
Understanding Gaussian Attention Bias of Vision Transformers Using Effective Receptive Fields
2023-05-08 |
코드 1 |
| CeiT-S |
- Accuracy
- 93.2
|
Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers
2021-03-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GFNet-H-B |
- Accuracy
- 93.2
|
Global Filter Networks for Image Classification
2021-07-01 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| CeiT-T (384 finetune resolution) |
- Accuracy
- 93
|
Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers
2021-03-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| TransBoost-ResNet50 |
- Accuracy
- 90.80%
|
TransBoost: Improving the Best ImageNet Performance using Deep Transduction
2022-05-26 |
코드 1 |
| CeiT-T |
- Accuracy
- 90.5
|
Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers
2021-03-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| LeViT-192 |
- Accuracy
- 89.8
|
LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference
2021-04-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| ResMLP-24 |
- Accuracy
- 89.5
|
ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training
2021-05-07 |
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 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 |
| LeViT-384 |
- Accuracy
- 89.3
|
LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference
2021-04-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| LeViT-128 |
- Accuracy
- 88.6
|
LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference
2021-04-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| LeViT-128S |
- Accuracy
- 88.4
|
LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference
2021-04-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| LeViT-256 |
- Accuracy
- 88.2
|
LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference
2021-04-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| SE-ResNet-101 (SAP) |
- Accuracy
- 85.812
|
Stochastic Subsampling With Average Pooling
2024-09-25 |
연결 없음 |
| ResMLP-12 |
- Accuracy
- 84.6
|
ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training
2021-05-07 |
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 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 |
| ViT-M/16 (RPE w/ GAB) |
- Accuracy
- 83.89
|
Understanding Gaussian Attention Bias of Vision Transformers Using Effective Receptive Fields
2023-05-08 |
코드 1 |
| NNCLR |
- Accuracy
- 67.1
|
With a Little Help from My Friends: Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations
2021-04-29 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |