Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet V2

아카이브 평가 33건 · 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
Model soups (BASIC-L)	Top 1 Accuracy 84.63	Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time 2022-03-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
ViT-e	Top 1 Accuracy 84.3	PaLI: A Jointly-Scaled Multilingual Language-Image Model 2022-09-14	코드 1
Model soups (ViT-G/14)	Top 1 Accuracy 84.22	Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time 2022-03-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
SwinV2-G	Top 1 Accuracy 84.00%	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
MAWS (ViT-6.5B)	Top 1 Accuracy 84.0	The effectiveness of MAE pre-pretraining for billion-scale pretraining 2023-03-23	코드 1
ViT-G/14	Top 1 Accuracy 83.33	Scaling Vision Transformers 2021-06-08	코드 1
MAWS (ViT-2B)	Top 1 Accuracy 83.0	The effectiveness of MAE pre-pretraining for billion-scale pretraining 2023-03-23	코드 1
MOAT-4 (IN-22K pretraining)	Top 1 Accuracy 81.5	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
SWAG (ViT H/14)	Top 1 Accuracy 81.1	Revisiting Weakly Supervised Pre-Training of Visual Perception Models 2022-01-20	코드 1 · 코드 2
MOAT-3 (IN-22K pretraining)	Top 1 Accuracy 80.6	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
MOAT-2 (IN-22K pretraining)	Top 1 Accuracy 79.3	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
MOAT-1 (IN-22K pretraining)	Top 1 Accuracy 78.4	MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models 2022-10-04	코드 1 · 코드 2
SwinV2-B	Top 1 Accuracy 78.08	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
VOLO-D5	Top 1 Accuracy 78	VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition 2021-06-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
VOLO-D4	Top 1 Accuracy 77.8	VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition 2021-06-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
CAIT-M36-448	Top 1 Accuracy 76.7	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
SEER (RegNet10B)	Top 1 Accuracy 76.2	Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision 2022-02-16	코드 1
ResMLP-B24/8 22k	Top 1 Accuracy 74.2	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-B-36x1	Top 1 Accuracy 73.9	Three things everyone should know about Vision Transformers 2022-03-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
ResMLP-B24/8	Top 1 Accuracy 73.4	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
Sequencer2D-L	Top 1 Accuracy 73.4	Sequencer: Deep LSTM for Image Classification 2022-05-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Discrete Adversarial Distillation (ViT-B, 224)	Top 1 Accuracy 71.7	Distilling Out-of-Distribution Robustness from Vision-Language Foundation Models 2023-11-02	코드 1
LeViT-384	Top 1 Accuracy 71.4	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	Top 1 Accuracy 69.9	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-S24/16	Top 1 Accuracy 69.8	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
ResNet-152x2-SAM	Top 1 Accuracy 69.6	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2
LeViT-192	Top 1 Accuracy 68.7	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
ResNet50 (A1)	Top 1 Accuracy 68.7	ResNet strikes back: An improved training procedure in timm 2021-10-01	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
LeViT-128	Top 1 Accuracy 67.5	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
ViT-B/16-SAM	Top 1 Accuracy 67.5	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2