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
Mega	Top 1 Accuracy 82.4% Number of params 90M	Mega: Moving Average Equipped Gated Attention 2022-09-21	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
ResMLP-B24 + STD	Top 1 Accuracy 82.4% Number of params 122.6M GFLOPs 24.1	Spatial-Channel Token Distillation for Vision MLPs 2022-07-23	코드 1
ViT-B/16-224+HTM	Top 1 Accuracy 82.37%	TokenMixup: Efficient Attention-guided Token-level Data Augmentation for Transformers 2022-10-14	코드 1
ColorNet	Top 1 Accuracy 82.35%	ColorNet: Investigating the importance of color spaces for image classification 2019-02-01	코드 1
ConvNeXt-T-Hermite	Top 1 Accuracy 82.34 Top 5 Accuracy 96.03 Number of params 28M	Polynomial, trigonometric, and tropical activations 2025-02-03	코드 1
T2T-ViT-24	Top 1 Accuracy 82.3% GFLOPs 27.6	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-48x1	Top 1 Accuracy 82.3%	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
MViTv2-T	Top 1 Accuracy 82.3% Number of params 24M GFLOPs 4.7	MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection 2021-12-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
SCARLET-A4	Top 1 Accuracy 82.3% Number of params 27.8M Hardware Burden 12G Operations per network pass 0.42G GFLOPs 8.4	SCARLET-NAS: Bridging the Gap between Stability and Scalability in Weight-sharing Neural Architecture Search 2019-08-16	코드 1
Sequencer2D-S	Top 1 Accuracy 82.3% Number of params 28M GFLOPs 8.4	Sequencer: Deep LSTM for Image Classification 2022-05-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
CrossViT-15+	Top 1 Accuracy 82.3% Number of params 28.2M GFLOPs 6.1	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
MambaVision-T	Top 1 Accuracy 82.3% Number of params 31.8M GFLOPs 4.4	MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone 2024-07-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GLiT-Bases	Top 1 Accuracy 82.3% Number of params 96.1M GFLOPs 17	GLiT: Neural Architecture Search for Global and Local Image Transformer 2021-07-07	코드 1 · 코드 2
EViT (delete)	Top 1 Accuracy 82.29%	Which Transformer to Favor: A Comparative Analysis of Efficiency in Vision Transformers 2023-08-18	코드 1
STViT-Swin-Ti	Top 1 Accuracy 82.22%	Which Transformer to Favor: A Comparative Analysis of Efficiency in Vision Transformers 2023-08-18	코드 1
BossNet-T1	Top 1 Accuracy 82.2% GFLOPs 15.8	BossNAS: Exploring Hybrid CNN-transformers with Block-wisely Self-supervised Neural Architecture Search 2021-03-23	코드 1
CAIT-XXS-36	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 17.3M GFLOPs 14.3	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
CvT-13-NAS	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 18M GFLOPs 4.1	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
ViTAE-S-Stage	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 19.2M GFLOPs 12.0	ViTAE: Vision Transformer Advanced by Exploring Intrinsic Inductive Bias 2021-06-07	코드 1 · 코드 2
T2T-ViTt-19	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 39.2M GFLOPs 19.6	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
Evo-LeViT-384*	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 39.6M	Evo-ViT: Slow-Fast Token Evolution for Dynamic Vision Transformer 2021-08-03	코드 1
Visformer-S	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 40.2M GFLOPs 4.9	Visformer: The Vision-friendly Transformer 2021-04-26	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
ConViT-S+	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 48M GFLOPs 10	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
ConvMixer-1536/20	Top 1 Accuracy 82.20 Number of params 51.6M	Patches Are All You Need? 2022-01-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
DeepVit-L	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 55M	DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 2021-03-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
SENet-152	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 66.6M	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
ResNeXt-101 32x8d	Top 1 Accuracy 82.2% Number of params 88M	Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining 2018-05-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
TransBoost-Swin-T	Top 1 Accuracy 82.16% Number of params 71.71M	TransBoost: Improving the Best ImageNet Performance using Deep Transduction 2022-05-26	코드 1
ResNeXt-101, 64x4d, S=2(224px)	Top 1 Accuracy 82.13% Number of params 88.6M GFLOPs 18.8	Towards Better Accuracy-efficiency Trade-offs: Divide and Co-training 2020-11-30	코드 1 · 코드 2
ToMe-ViT-S	Top 1 Accuracy 82.11%	Which Transformer to Favor: A Comparative Analysis of Efficiency in Vision Transformers 2023-08-18	코드 1