← Image Classification
Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet

아카이브 평가 1,057건 · 마지막 적재/변경

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.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
ResNet-18 (SSKD w/ ResNet-34 teacher)
Top 1 Accuracy
70.09%
torchdistill: A Modular, Configuration-Driven Framework for Knowledge Distillation
2020-11-25
코드 1
DY-MobileNetV3-Small
Top 1 Accuracy
69.7%
Number of params
4.8M
GFLOPs
0.137
Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels
2019-12-07
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
HVT-Ti-1
Top 1 Accuracy
69.64%
Number of params
5.74M
GFLOPs
0.64
Scalable Vision Transformers with Hierarchical Pooling
2021-03-19
코드 1 · 코드 2
GhostNetV3 0.5x
Top 1 Accuracy
69.4%
Top 5 Accuracy
88.5
GhostNetV3: Exploring the Training Strategies for Compact Models
2024-04-17
코드 1
DY-MobileNetV2 ×0.5
Top 1 Accuracy
69.4%
Number of params
4M
GFLOPs
0.203
Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels
2019-12-07
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
AsymmNet-Large ×0.5
Top 1 Accuracy
69.2%
Number of params
2.8M
GFLOPs
0.1344
AsymmNet: Towards ultralight convolution neural networks using asymmetrical bottlenecks
2021-04-15
코드 1
SimpleNetV1-small-05-correct-labels
Top 1 Accuracy
69.11
Number of params
1.5M
Lets keep it simple, Using simple architectures to outperform deeper and more complex architectures
2016-08-22
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
Heteroscedastic (InceptionResNet-v2)
Top 1 Accuracy
68.6%
Correlated Input-Dependent Label Noise in Large-Scale Image Classification
2021-05-19
연결 없음
AsymmNet-Small ×1.0
Top 1 Accuracy
68.4%
Number of params
3.1M
GFLOPs
0.1154
AsymmNet: Towards ultralight convolution neural networks using asymmetrical bottlenecks
2021-04-15
코드 1
FireCaffe (GoogLeNet)
Top 1 Accuracy
68.3%
FireCaffe: near-linear acceleration of deep neural network training on compute clusters
2015-10-31
연결 없음
Graph-RISE (40M)
Top 1 Accuracy
68.29%
Graph-RISE: Graph-Regularized Image Semantic Embedding
2019-02-14
코드 1
SimpleNetV1-small-075
Top 1 Accuracy
68.15
Number of params
3M
Lets keep it simple, Using simple architectures to outperform deeper and more complex architectures
2016-08-22
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
ReActNet-A (BN-Free)
Top 1 Accuracy
68.0%
"BNN - BN = ?": Training Binary Neural Networks without Batch Normalization
2021-04-16
코드 1
ResNet34 (FSGDM)
Top 1 Accuracy
67.74%
On the Performance Analysis of Momentum Method: A Frequency Domain Perspective
2024-11-29
코드 1
DY-ResNet-10
Top 1 Accuracy
67.7%
Number of params
18.6M
GFLOPs
1.82
Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels
2019-12-07
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
WaveMixLite-256/24
Top 1 Accuracy
67.7%
Number of params
32.4M
WaveMix-Lite: A Resource-efficient Neural Network for Image Analysis
2022-10-13
코드 1
PSN (SEW ResNet-18)
Top 1 Accuracy
67.63
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
MUXNet-xs
Top 1 Accuracy
66.7%
Number of params
1.8M
GFLOPs
0.132
MUXConv: Information Multiplexing in Convolutional Neural Networks
2020-03-31
코드 1
PAWS (ResNet-50, 1% labels)
Top 1 Accuracy
66.5%
Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples
2021-04-28
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GhostNet ×0.5
Top 1 Accuracy
66.2%
Number of params
2.6M
GFLOPs
0.042
GhostNet: More Features from Cheap Operations
2019-11-27
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 · 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
OverFeat
Top 1 Accuracy
66.04
Top 5 Accuracy
86.76
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
DGPPF-MobileNetV2
Top 1 Accuracy
65.59%
Number of params
1.03M
GFLOPs
0.1
Distilled Gradual Pruning with Pruned Fine-tuning
2024-02-15
코드 1
DGPPF-ResNet18
Top 1 Accuracy
65.22
Number of params
1.15M
GFLOPs
0.2
Distilled Gradual Pruning with Pruned Fine-tuning
2024-02-15
코드 1
OTTT
Top 1 Accuracy
65.15%
Online Training Through Time for Spiking Neural Networks
2022-10-09
코드 1
DY-MobileNetV2 ×0.35
Top 1 Accuracy
64.9%
Number of params
2.8M
GFLOPs
0.124
Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels
2019-12-07
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Alexnet
Top 1 Accuracy
63.3
Top 5 Accuracy
84.6
Number of params
62M
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
BBG (ResNet-34)
Top 1 Accuracy
62.6%
Balanced Binary Neural Networks with Gated Residual
2019-09-26
코드 1
SimpleNetV1-small-05
Top 1 Accuracy
61.52
Number of params
1.5M
Lets keep it simple, Using simple architectures to outperform deeper and more complex architectures
2016-08-22
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
BBG (ResNet-18)
Top 1 Accuracy
59.4%
Balanced Binary Neural Networks with Gated Residual
2019-09-26
코드 1
FireCaffe (AlexNet)
Top 1 Accuracy
58.9%
FireCaffe: near-linear acceleration of deep neural network training on compute clusters
2015-10-31
연결 없음