Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-100

아카이브 평가 211건 · 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
EffNet-L2 (SAM)	Percentage correct 96.08	Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization 2020-10-03	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
Swin-L + ML-Decoder	Percentage correct 95.1	ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head 2021-11-25	코드 1
µ2Net (ViT-L/16)	Percentage correct 94.95	An Evolutionary Approach to Dynamic Introduction of Tasks in Large-scale Multitask Learning Systems 2022-05-25	코드 1
ViT-B-16 (ImageNet-21K-P pretrain)	Percentage correct 94.2	ImageNet-21K Pretraining for the Masses 2021-04-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
CvT-W24	Percentage correct 94.09	CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers 2021-03-29	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
ViT-B/16 (PUGD)	Percentage correct 93.95	Perturbated Gradients Updating within Unit Space for Deep Learning 2021-10-01	코드 1
Heinsen Routing + BEiT-large 16 224	Percentage correct 93.8 PARAMS 309.8M	An Algorithm for Routing Vectors in Sequences 2022-11-20	코드 1
BiT-L (ResNet)	Percentage correct 93.51	Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning 2019-12-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
VIT-L/16 (Spinal FC, Background)	Percentage correct 93.31	Reduction of Class Activation Uncertainty with Background Information 2023-05-05	코드 1 · 코드 2
CaiT-M-36 U 224	Percentage correct 93.1	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
ViT-L (attn fine-tune)	Percentage correct 93.0	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
TResNet-L-V2	Percentage correct 92.6	TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 2020-03-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
EfficientNetV2-L	Percentage correct 92.3	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	Percentage correct 92.2	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
BiT-M (ResNet)	Percentage correct 92.17	Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning 2019-12-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
CeiT-S	Percentage correct 91.8	Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers 2021-03-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
CeiT-S (384 finetune resolution)	Percentage correct 91.8	Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers 2021-03-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
EfficientNet-B7	Percentage correct 91.7 PARAMS 64M	EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 2019-05-28	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 · 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 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144
EfficientNetV2-S	Percentage correct 91.5	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
GPIPE	Percentage correct 91.3	GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism 2018-11-16	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
TNT-B	Percentage correct 91.1 PARAMS 65.6M	Transformer in Transformer 2021-02-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
DeiT-B	Percentage correct 90.8 PARAMS 86M	Training data-efficient image transformers & distillation through attention 2020-12-23	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 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40
GFNet-H-B	Percentage correct 90.3 PARAMS 54M	Global Filter Networks for Image Classification 2021-07-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
E2E-3M	Percentage correct 90.27	Rethinking Recurrent Neural Networks and Other Improvements for Image Classification 2020-07-30	코드 1
Bamboo (ViT-B/16)	Percentage correct 90.2	Bamboo: Building Mega-Scale Vision Dataset Continually with Human-Machine Synergy 2022-03-15	코드 1 · 코드 2
PyramidNet-272 (ASAM)	Percentage correct 89.90	ASAM: Adaptive Sharpness-Aware Minimization for Scale-Invariant Learning of Deep Neural Networks 2021-02-23	코드 1 · 코드 2
PyramidNet (SAM)	Percentage correct 89.7	Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization 2020-10-03	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
DVT (T2T-ViT-24)	Percentage correct 89.63	Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Transformers for Efficient Image Recognition 2021-05-31	코드 1 · 코드 2
ResMLP-24	Percentage correct 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
PyramidNet-272, S=4	Percentage correct 89.46 PARAMS 32.8M	Towards Better Accuracy-efficiency Trade-offs: Divide and Co-training 2020-11-30	코드 1 · 코드 2