| FastViT-SA12 |
- Top 1 Accuracy
- 80.6%
|
FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization 2023-03-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| ResNeXt-101 (CutMix) |
- Top 1 Accuracy
- 80.53%
|
CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features 2019-05-13 |
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 |
| NASViT-A2 |
- Top 1 Accuracy
- 80.5%
- GFLOPs
- 0.421
|
NASViT: Neural Architecture Search for Efficient Vision Transformers with Gradient Conflict aware Supernet Training 2021-09-29 |
코드 1 |
| Attention-92 |
- Top 1 Accuracy
- 80.5%
|
Residual Attention Network for Image Classification 2017-04-23 |
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 |
| NAT-M4 |
- Top 1 Accuracy
- 80.5%
- Number of params
- 9.1M
|
Neural Architecture Transfer 2020-05-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| IPT-T |
- Top 1 Accuracy
- 80.5%
- Number of params
- 14.0M
- GFLOPs
- 2.3
|
IncepFormer: Efficient Inception Transformer with Pyramid Pooling for Semantic Segmentation 2022-12-06 |
코드 1 |
| GLiT-Smalls |
- Top 1 Accuracy
- 80.5%
- Number of params
- 24.6M
- GFLOPs
- 4.4
|
GLiT: Neural Architecture Search for Global and Local Image Transformer 2021-07-07 |
코드 1 · 코드 2 |
| HCGNet-C |
- Top 1 Accuracy
- 80.5%
- Number of params
- 42.2M
- GFLOPs
- 7.1
|
Gated Convolutional Networks with Hybrid Connectivity for Image Classification 2019-08-26 |
코드 1 |
| DVT (T2T-ViT-12) |
- Top 1 Accuracy
- 80.43%
- GFLOPs
- 1.7
|
Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Transformers for Efficient Image Recognition 2021-05-31 |
코드 1 · 코드 2 |
| GhostNetV3 1.6x |
- Top 1 Accuracy
- 80.4%
- Top 5 Accuracy
- 95.2
|
GhostNetV3: Exploring the Training Strategies for Compact Models 2024-04-17 |
코드 1 |
| UniNet-B1 |
- Top 1 Accuracy
- 80.4%
- Number of params
- 14M
- GFLOPs
- 0.99
|
UniNet: Unified Architecture Search with Convolution, Transformer, and MLP 2021-10-08 |
연결 없음 |
| DeiT-S (T2) |
- Top 1 Accuracy
- 80.4%
- Number of params
- 22M
|
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 |
| ResNet50 (A1) |
- Top 1 Accuracy
- 80.4%
- Number of params
- 25M
|
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 |
| gSwin-VT |
- Top 1 Accuracy
- 80.32%
- Number of params
- 15.5M
- GFLOPs
- 2.3
|
gSwin: Gated MLP Vision Model with Hierarchical Structure of Shifted Window 2022-08-24 |
연결 없음 |
| AlphaNet-A5 |
- Top 1 Accuracy
- 80.3%
- GFLOPs
- 0.491
|
AlphaNet: Improved Training of Supernets with Alpha-Divergence 2021-02-16 |
코드 1 · 코드 2 |
| ResNet-50+AutoDropout+RandAugment |
- Top 1 Accuracy
- 80.3%
|
AutoDropout: Learning Dropout Patterns to Regularize Deep Networks 2021-01-05 |
코드 1 |
| ReXNet_1.5 |
- Top 1 Accuracy
- 80.3%
- Number of params
- 9.7M
- GFLOPs
- 0.86
|
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 |
| DeiT-S (PuzzleMix+DM) |
- Top 1 Accuracy
- 80.25%
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| iAFF-ResNeXt-50-32x4d |
- Top 1 Accuracy
- 80.22%
- Number of params
- 34.7M
|
Attentional Feature Fusion 2020-09-29 |
코드 1 · 코드 2 |
| UniRepLKNet-P |
- Top 1 Accuracy
- 80.2%
|
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition 2023-11-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| FixEfficientNet-B0 |
- Top 1 Accuracy
- 80.2%
- Number of params
- 5.3M
- GFLOPs
- 1.60
|
Fixing the train-test resolution discrepancy: FixEfficientNet 2020-03-18 |
코드 1 |
| DAFT-conv (16 heads) |
- Top 1 Accuracy
- 80.2%
- Number of params
- 20.3M
|
A Dot Product Attention Free Transformer 2021-09-29 |
연결 없음 |
| ConvMLP-L |
- Top 1 Accuracy
- 80.2%
- Number of params
- 42.7M
|
ConvMLP: Hierarchical Convolutional MLPs for Vision 2021-09-09 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| ResNet-50 (224 res, Fast Knowledge Distillation) |
- Top 1 Accuracy
- 80.1%
|
A Fast Knowledge Distillation Framework for Visual Recognition 2021-12-02 |
코드 1 · 코드 2 |
| HVT Base |
- Top 1 Accuracy
- 80.1%
|
HVT: A Comprehensive Vision Framework for Learning in Non-Euclidean Space 2024-09-25 |
코드 1 |
| DAFT-conv (384 heads, 200 epochs) |
- Top 1 Accuracy
- 80.1%
- Number of params
- 23M
|
A Dot Product Attention Free Transformer 2021-09-29 |
연결 없음 |
| Inception ResNet V2 |
- Top 1 Accuracy
- 80.1%
- Number of params
- 55.8M
|
Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 2016-02-23 |
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 · 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 |
| RandWire-WS |
- Top 1 Accuracy
- 80.1%
- Number of params
- 61.5M
- GFLOPs
- 7.9
|
Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition 2019-04-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| WideNet-H |
- Top 1 Accuracy
- 80.09%
- Number of params
- 63M
|
Go Wider Instead of Deeper 2021-07-25 |
코드 1 |
| CoE-Small + CondConv + PWLU |
- Top 1 Accuracy
- 80%
- GFLOPs
- 0.100
|
Collaboration of Experts: Achieving 80% Top-1 Accuracy on ImageNet with 100M FLOPs 2021-07-08 |
연결 없음 |