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
DiNAT-Tiny	Top 1 Accuracy 82.7% Number of params 28M GFLOPs 4.3	Dilated Neighborhood Attention Transformer 2022-09-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
ELSA-Swin-T	Top 1 Accuracy 82.7% Number of params 28M GFLOPs 4.8	ELSA: Enhanced Local Self-Attention for Vision Transformer 2021-12-23	코드 1
MambaVision-T2	Top 1 Accuracy 82.7% Number of params 35.1M GFLOPs 5.1	MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone 2024-07-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
NASNET-A(6)	Top 1 Accuracy 82.7% Number of params 88.9M Hardware Burden 1648G Operations per network pass 2.38G GFLOPs 23.8	Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 2017-07-21	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
RVT-B*	Top 1 Accuracy 82.7% Number of params 91.8M GFLOPs 17.7	Towards Robust Vision Transformer 2021-05-17	코드 1 · 코드 2
CMA(ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 82.64%	Enhanced OoD Detection through Cross-Modal Alignment of Multi-Modal Representations 2025-03-24	코드 1
FBNetV5-C-CLS	Top 1 Accuracy 82.6% GFLOPs 1	FBNetV5: Neural Architecture Search for Multiple Tasks in One Run 2021-11-19	연결 없음
MultiGrain PNASNet (400px)	Top 1 Accuracy 82.6%	MultiGrain: a unified image embedding for classes and instances 2019-02-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ViT-S-24x2	Top 1 Accuracy 82.6%	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
FastViT-SA24	Top 1 Accuracy 82.6%	FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization 2023-03-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
FixEfficientNet-B1	Top 1 Accuracy 82.6% Number of params 7.8M	Fixing the train-test resolution discrepancy: FixEfficientNet 2020-03-18	코드 1
EfficientNet-B4	Top 1 Accuracy 82.6% Number of params 19M GFLOPs 4.2	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
T2T-ViTt-24	Top 1 Accuracy 82.6% Number of params 64.4M GFLOPs 30	Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet 2021-01-28	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
ViT-S	Top 1 Accuracy 82.54%	Which Transformer to Favor: A Comparative Analysis of Efficiency in Vision Transformers 2023-08-18	코드 1
CvT-21	Top 1 Accuracy 82.5% GFLOPs 7.1	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
TransNeXt-Micro (IN-1K supervised, 224)	Top 1 Accuracy 82.5% Number of params 12.8M GFLOPs 2.7	TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 2023-11-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
FixResNet-50 Billion-scale@224	Top 1 Accuracy 82.5% Number of params 25.6M	Fixing the train-test resolution discrepancy 2019-06-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Next-ViT-S	Top 1 Accuracy 82.5% Number of params 31.7M GFLOPs 5.8	Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenarios 2022-07-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
LeViT-384	Top 1 Accuracy 82.5% Number of params 39.4M GFLOPs 2.334	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
CrossViT-18	Top 1 Accuracy 82.5% Number of params 43.3M GFLOPs 9	CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification 2021-03-27	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 · 코드 14 · 코드 15
MetaFormer PoolFormer-M48	Top 1 Accuracy 82.5% Number of params 73M GFLOPs 23.2	MetaFormer Is Actually What You Need for Vision 2021-11-22	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
ConViT-B+	Top 1 Accuracy 82.5% Number of params 152M GFLOPs 30	ConViT: Improving Vision Transformers with Soft Convolutional Inductive Biases 2021-03-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
TransBoost-ConvNext-T	Top 1 Accuracy 82.46% Number of params 28.59M	TransBoost: Improving the Best ImageNet Performance using Deep Transduction 2022-05-26	코드 1
ReViT-B	Top 1 Accuracy 82.4	ReViT: Enhancing Vision Transformers Feature Diversity with Attention Residual Connections 2024-02-17	코드 1
M2D-T	Top 1 Accuracy 82.4%	Mamba2D: A Natively Multi-Dimensional State-Space Model for Vision Tasks 2024-12-20	코드 1
NoisyStudent (EfficientNet-B2)	Top 1 Accuracy 82.4% Number of params 9.2M	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
AutoFormer-base	Top 1 Accuracy 82.4% Number of params 54M GFLOPs 11	AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition 2021-07-01	코드 1 · 코드 2
ResNet-152 (A2 + reg)	Top 1 Accuracy 82.4% Number of params 60.2M	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
ConViT-B	Top 1 Accuracy 82.4% Number of params 86M GFLOPs 17	ConViT: Improving Vision Transformers with Soft Convolutional Inductive Biases 2021-03-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
DeiT-B with iRPE-K	Top 1 Accuracy 82.4% Number of params 87M GFLOPs 35.368	Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer 2021-07-29	코드 1