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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet-C

아카이브 평가 47건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

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
DINOv2 (ViT-S/14, frozen model, linear eval)	mean Corruption Error (mCE) 54.4 Number of params 21M	DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 2023-04-14	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
PRIME with JSD (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 55.5 Top 1 Accuracy 56.4	PRIME: A few primitives can boost robustness to common corruptions 2021-12-27	코드 1
RVT-Ti*	mean Corruption Error (mCE) 57.0	Towards Robust Vision Transformer 2021-05-17	코드 1 · 코드 2
PRIME (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 57.5 Top 1 Accuracy 55.0	PRIME: A few primitives can boost robustness to common corruptions 2021-12-27	코드 1
APR-SP + DeepAugment (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 57.5	Amplitude-Phase Recombination: Rethinking Robustness of Convolutional Neural Networks in Frequency Domain 2021-08-19	코드 1
DeepAugment (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 60.4	The Many Faces of Robustness: A Critical Analysis of Out-of-Distribution Generalization 2020-06-29	코드 1
APR-SP (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 65.0	Amplitude-Phase Recombination: Rethinking Robustness of Convolutional Neural Networks in Frequency Domain 2021-08-19	코드 1
AugMix (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 65.3	AugMix: A Simple Data Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty 2019-12-05	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
Stylized ImageNet (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 69.3	ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness 2018-11-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
Group-wise Inhibition (ResNet-50)	mean Corruption Error (mCE) 69.6	Group-wise Inhibition based Feature Regularization for Robust Classification 2021-03-03	코드 1
ResNet-50	mean Corruption Error (mCE) 76.7	Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturbations 2019-03-28	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
DiffAUD (ConvNeXt-Tiny)	Top 1 Accuracy 64.3	Diffusion-Based Adaptation for Classification of Unknown Degraded Images 2024-06-17	코드 1
DiffAUD (Swin-Tiny)	Top 1 Accuracy 61	Diffusion-Based Adaptation for Classification of Unknown Degraded Images 2024-06-17	코드 1
ViT-B/16-SAM	Top 1 Accuracy 56.5	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2
ResNet-152x2-SAM	Top 1 Accuracy 55	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2
DiffAUD (ResNet-50)	Top 1 Accuracy 52.1	Diffusion-Based Adaptation for Classification of Unknown Degraded Images 2024-06-17	코드 1
Mixer-B/8-SAM	Top 1 Accuracy 48.9	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2