Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet

아카이브 평가 1,057건 · 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
NFNet-F1	Top 1 Accuracy 84.7% Number of params 132.6M GFLOPs 35.54	High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization 2021-02-11	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
DAT-S++	Top 1 Accuracy 84.6% Number of params 53M GFLOPs 9.4	DAT++: Spatially Dynamic Vision Transformer with Deformable Attention 2023-09-04	코드 1
Sequencer2D-L↑392	Top 1 Accuracy 84.6% Number of params 54M GFLOPs 50.7	Sequencer: Deep LSTM for Image Classification 2022-05-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
SE-CoTNetD-152	Top 1 Accuracy 84.6% Number of params 55.8M GFLOPs 26.5	Contextual Transformer Networks for Visual Recognition 2021-07-26	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
AMD(ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 84.6% Number of params 87M	Asymmetric Masked Distillation for Pre-Training Small Foundation Models 2023-11-06	연결 없음
DaViT-B	Top 1 Accuracy 84.6% Number of params 87.9M GFLOPs 15.5	DaViT: Dual Attention Vision Transformers 2022-04-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
FastViT-SA36	Top 1 Accuracy 84.5%	FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization 2023-03-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
ReXNet-R_3.0	Top 1 Accuracy 84.5% Number of params 34.8M	Rethinking Channel Dimensions for Efficient Model Design 2020-07-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10
CAFormer-S36 (224 res)	Top 1 Accuracy 84.5% Number of params 39M GFLOPs 8.0	MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
EfficientViT-L1 (r224)	Top 1 Accuracy 84.5% Number of params 53M GFLOPs 5.3	EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction 2022-05-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
ConvFormer-M36 (224 res)	Top 1 Accuracy 84.5% Number of params 57M GFLOPs 12.8	MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
GC ViT-B	Top 1 Accuracy 84.5% Number of params 90M GFLOPs 14.8	Global Context Vision Transformers 2022-06-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
ResNeSt-269	Top 1 Accuracy 84.5% Number of params 111M	ResNeSt: Split-Attention Networks 2020-04-19	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
CoAtNet-3	Top 1 Accuracy 84.5% Number of params 168M GFLOPs 34.7	CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes 2021-06-09	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
MaxViT-S (224res)	Top 1 Accuracy 84.45% Number of params 69M GFLOPs 11.7	MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer 2022-04-04	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
GPIPE	Top 1 Accuracy 84.4%	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
DeBiFormer-B	Top 1 Accuracy 84.4%	DeBiFormer: Vision Transformer with Deformable Agent Bi-level Routing Attention 2024-10-11	코드 1
ConvFormer-S18 (384 res)	Top 1 Accuracy 84.4% Number of params 27M GFLOPs 11.6	MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
EfficientNet-B7	Top 1 Accuracy 84.4% Number of params 66M GFLOPs 37	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
RDNet-B	Top 1 Accuracy 84.4% Number of params 87M GFLOPs 15.4	DenseNets Reloaded: Paradigm Shift Beyond ResNets and ViTs 2024-03-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
DiNAT-Base	Top 1 Accuracy 84.4% Number of params 90M GFLOPs 13.7	Dilated Neighborhood Attention Transformer 2022-09-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
ResNet-RS-50 (160 image res)	Top 1 Accuracy 84.4% Number of params 192M GFLOPs 4.6	Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 2021-03-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ColorNet (RHYLH with Conv Layer)	Top 1 Accuracy 84.32%	ColorNet: Investigating the importance of color spaces for image classification 2019-02-01	코드 1
ViT-B@384 (attn finetune)	Top 1 Accuracy 84.3%	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
BiFormer-S* (IN1k ptretrain)	Top 1 Accuracy 84.3%	BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 2023-03-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SReT-S (512 res, ImageNet-1K only)	Top 1 Accuracy 84.3% Number of params 21.3M GFLOPs 42.8	Sliced Recursive Transformer 2021-11-09	코드 1
LambdaResNet200	Top 1 Accuracy 84.3% Number of params 42M	LambdaNetworks: Modeling Long-Range Interactions Without Attention 2021-02-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
MogaNet-B	Top 1 Accuracy 84.3% Number of params 44M GFLOPs 9.9	MogaNet: Multi-order Gated Aggregation Network 2022-11-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
TResNet-XL	Top 1 Accuracy 84.3% Number of params 77M	TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 2020-03-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ResNeXt-101 32x8d (semi-weakly sup.)	Top 1 Accuracy 84.3% Number of params 88M	Billion-scale semi-supervised learning for image classification 2019-05-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4