| NAT-Base |
- Top 1 Accuracy
- 84.3%
- Number of params
- 90M
- GFLOPs
- 13.7
|
Neighborhood Attention Transformer 2022-04-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| Assemble-ResNet152 |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- GFLOPs
- 15.8
|
Compounding the Performance Improvements of Assembled Techniques in a Convolutional Neural Network 2020-01-17 |
코드 1 |
| BoTNet T7-320 |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
|
Bottleneck Transformers for Visual Recognition 2021-01-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 |
| ViP-B|384 |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
|
Visual Parser: Representing Part-whole Hierarchies with Transformers 2021-07-13 |
코드 1 · 코드 2 |
| Bamboo (Bamboo-B) |
- Top 1 Accuracy
- 84.2
|
A Study on Transformer Configuration and Training Objective 2022-05-21 |
연결 없음 |
| RegnetY16GF@224 (cosub) |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
|
Co-training $2^L$ Submodels for Visual Recognition 2022-12-09 |
코드 1 |
| EfficientViT-B3 (r288) |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 49M
- GFLOPs
- 6.5
|
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 |
| InternImage-S |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 50M
- GFLOPs
- 8
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| UniNet-B4 |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 73.5M
- GFLOPs
- 9.9
|
UniNet: Unified Architecture Search with Convolution, Transformer, and MLP 2021-10-08 |
연결 없음 |
| FasterViT-2 |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 75.9M
- GFLOPs
- 8.7
|
FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention 2023-06-09 |
코드 1 · 코드 2 |
| DeiT-B |
- Top 1 Accuracy
- 76.6%
- Number of params
- 5M
|
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 |
| ViT-B @224 (DeiT-III + AugSub) |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 86.6M
|
Masking meets Supervision: A Strong Learning Alliance 2023-06-20 |
코드 1 |
| MambaVision-B |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 97.7M
- GFLOPs
- 15
|
MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone 2024-07-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| RevBiFPN-S6 |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 142.3M
- GFLOPs
- 38.1
|
RevBiFPN: The Fully Reversible Bidirectional Feature Pyramid Network 2022-06-28 |
코드 1 |
| ResNeXt-101 32×16d |
- Top 1 Accuracy
- 84.2%
- Number of params
- 194M
- GFLOPs
- 72
|
Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining 2018-05-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| FBNetV5-F-CLS |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- GFLOPs
- 2.1
|
FBNetV5: Neural Architecture Search for Multiple Tasks in One Run 2021-11-19 |
연결 없음 |
| ViT-B-36x1 |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
|
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 |
| ViT-B-18x2 |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
|
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 |
| XCiT-M (+MixPro) |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
|
MixPro: Data Augmentation with MaskMix and Progressive Attention Labeling for Vision Transformer 2023-04-24 |
코드 1 |
| DGMMC-S |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
|
Performance of Gaussian Mixture Model Classifiers on Embedded Feature Spaces 2024-10-17 |
코드 1 |
| NoisyStudent (EfficientNet-B3) |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 12M
|
Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification 2019-11-11 |
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 |
| CAS-ViT-T |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 21.76M
- GFLOPs
- 3.597
|
CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers for Efficient Mobile Applications 2024-08-07 |
코드 1 · 코드 2 |
| CAFormer-S18 (224 res, 21K) |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 26M
- GFLOPs
- 4.1
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| CAIT-XS-24 |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 26.6M
- GFLOPs
- 19.3
|
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 |
| ConvFormer-S36 (224 res) |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 40M
- GFLOPs
- 7.6
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| LV-ViT-M |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 56M
- GFLOPs
- 16
|
All Tokens Matter: Token Labeling for Training Better Vision Transformers 2021-04-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| VVT-L (224 res) |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 61.8M
- GFLOPs
- 10.8
|
Vicinity Vision Transformer 2022-06-21 |
코드 1 |
| CoAtNet-2 |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 75M
- GFLOPs
- 15.7
|
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 |
| Conformer-B |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 83.3M
- GFLOPs
- 46.6
|
Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition 2021-05-09 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| PatchConvNet-B120 |
- Top 1 Accuracy
- 84.1%
- Number of params
- 188.6M
|
Augmenting Convolutional networks with attention-based aggregation 2021-12-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |