| CAIT-S-48 |
- Top 1 Accuracy
- 85.3%
- Number of params
- 89.5M
- GFLOPs
- 63.8
|
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 |
| ViT-L @224 (DeiT-III + AugSub) |
- Top 1 Accuracy
- 85.3%
- Number of params
- 304M
|
Masking meets Supervision: A Strong Learning Alliance 2023-06-20 |
코드 1 |
| CLCNet (S:D1+D:D5) |
- Top 1 Accuracy
- 85.28%
- GFLOPs
- 47.43
|
CLCNet: Rethinking of Ensemble Modeling with Classification Confidence Network 2022-05-19 |
코드 1 |
| TinySaver(Swin_large, 1.0 Acc drop) |
- Top 1 Accuracy
- 85.24
|
Tiny Models are the Computational Saver for Large Models 2024-03-26 |
코드 1 |
| ViT-H @224 (DeiT III) |
- Top 1 Accuracy
- 85.2%
|
DeiT III: Revenge of the ViT 2022-04-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| HyenaPixel-Bidirectional-Former-B36 |
- Top 1 Accuracy
- 85.2%
|
HyenaPixel: Global Image Context with Convolutions 2024-02-29 |
코드 1 |
| VOLO-D1 |
- Top 1 Accuracy
- 85.2%
- Number of params
- 27M
|
VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition 2021-06-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| CAFormer-M36 (224 res) |
- Top 1 Accuracy
- 85.2%
- Number of params
- 56M
- GFLOPs
- 13.2
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| AdvProp (EfficientNet-B7) |
- Top 1 Accuracy
- 85.2%
- Number of params
- 66M
|
Adversarial Examples Improve Image Recognition 2019-11-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| UniNet-B5 |
- Top 1 Accuracy
- 85.2%
- Number of params
- 73.5M
- GFLOPs
- 23.2
|
UniNet: Unified Architecture Search with Convolution, Transformer, and MLP 2021-10-08 |
연결 없음 |
| DeiT-B 384 |
- Top 1 Accuracy
- 85.2%
- Number of params
- 87M
|
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 |
| MaxViT-L (224res) |
- Top 1 Accuracy
- 85.17%
- Number of params
- 212M
- GFLOPs
- 43.9
|
MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer 2022-04-04 |
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 |
| EfficientNetV2-M |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
|
EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training 2021-04-01 |
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 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 |
| MKD ViT-B |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
|
Meta Knowledge Distillation 2022-02-16 |
연결 없음 |
| SP-ViT-S|384 |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
|
SP-ViT: Learning 2D Spatial Priors for Vision Transformers 2022-06-15 |
코드 1 |
| XCiT-S12 |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
- Number of params
- 26M
- GFLOPs
- 55.6
|
XCiT: Cross-Covariance Image Transformers 2021-06-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| CAIT-S-24 |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
- Number of params
- 46.9M
- GFLOPs
- 32.2
|
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 |
| ResNet200_vd_26w_4s_ssld |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
- Number of params
- 76M
|
Semi-Supervised Recognition under a Noisy and Fine-grained Dataset 2020-06-18 |
코드 1 |
| MixMIM-B |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
- Number of params
- 88M
- GFLOPs
- 16.3
|
MixMAE: Mixed and Masked Autoencoder for Efficient Pretraining of Hierarchical Vision Transformers 2022-05-26 |
코드 1 |
| NFNet-F2 |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
- Number of params
- 193.8M
- GFLOPs
- 62.59
|
High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization 2021-02-11 |
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 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 |
| ResNeXt-101 32x32d |
- Top 1 Accuracy
- 85.1%
- Number of params
- 466M
- GFLOPs
- 174
|
Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining 2018-05-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| DiscreteViT |
- Top 1 Accuracy
- 85.07%
|
Discrete Representations Strengthen Vision Transformer Robustness 2021-11-20 |
코드 1 |
| ViT-M@224 (cosub) |
- Top 1 Accuracy
- 85.0%
|
Co-training $2^L$ Submodels for Visual Recognition 2022-12-09 |
코드 1 |
| ViC-MAE (ViT-L) |
- Top 1 Accuracy
- 85%
|
ViC-MAE: Self-Supervised Representation Learning from Images and Video with Contrastive Masked Autoencoders 2023-03-21 |
코드 1 · 코드 2 |
| HVT Large |
- Top 1 Accuracy
- 85%
|
HVT: A Comprehensive Vision Framework for Learning in Non-Euclidean Space 2024-09-25 |
코드 1 |
| FixEfficientNet-B3 |
- Top 1 Accuracy
- 85%
- Number of params
- 12M
|
Fixing the train-test resolution discrepancy: FixEfficientNet 2020-03-18 |
코드 1 |
| CAFormer-S18 (384 res) |
- Top 1 Accuracy
- 85.0%
- Number of params
- 26M
- GFLOPs
- 13.4
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| ConvFormer-S18 (384 res, 21K) |
- Top 1 Accuracy
- 85.0%
- Number of params
- 27M
- GFLOPs
- 11.6
|
MetaFormer Baselines for Vision 2022-10-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| EfficientNet-B7 (RandAugment) |
- Top 1 Accuracy
- 85%
- Number of params
- 66M
|
RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space 2019-09-30 |
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 |
| ViT-B @384 (DeiT III) |
- Top 1 Accuracy
- 85.0%
- Number of params
- 87M
|
DeiT III: Revenge of the ViT 2022-04-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |