Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-10-LT (ρ=10)

아카이브 평가 50건 · 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.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
LADE	Error Rate 11.22	Disentangling Label Distribution for Long-tailed Visual Recognition 2020-12-01	코드 1 · 코드 2
ELP	Error Rate 11.3	A Simple Episodic Linear Probe Improves Visual Recognition in the Wild 2022-01-01	코드 1 · 코드 2
TSC	Error Rate 11.3	Targeted Supervised Contrastive Learning for Long-Tailed Recognition 2021-11-27	코드 1
ViT-B + LDAM	Error Rate 11.4	Learning Imbalanced Data with Vision Transformers 2022-12-05	코드 1
LDAM-DRW + SSP	Error Rate 11.47	Rethinking the Value of Labels for Improving Class-Imbalanced Learning 2020-06-13	코드 1
Causal Norm	Error Rate 11.5	Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect 2020-09-28	코드 1 · 코드 2
BBN	Error Rate 11.7	BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 2019-12-05	코드 1
smDRAGON	Error Rate 11.84	From Generalized zero-shot learning to long-tail with class descriptors 2020-04-05	코드 1
LDAM-DRW	Error Rate 11.84	Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss 2019-06-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
ELF&LDAM+DRW	Error Rate 12.00	ELF: An Early-Exiting Framework for Long-Tailed Classification 2020-06-22	연결 없음
KCL	Error Rate 12.00	Exploring Balanced Feature Spaces for Representation Learning 2021-01-01	연결 없음
Prior-LT	Error Rate 12.20	Towards Calibrated Model for Long-Tailed Visual Recognition from Prior Perspective 2021-11-06	코드 1
M2m	Error Rate 12.5	M2m: Imbalanced Classification via Major-to-minor Translation 2020-04-01	코드 1 · 코드 2
DecTDE	Error Rate 12.63	Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect 2020-09-28	코드 1 · 코드 2
Class-balanced Focal Loss	Error Rate 12.90	Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples 2019-01-16	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11
IBLLoss	Error Rate 12.93	Influence-Balanced Loss for Imbalanced Visual Classification 2021-10-06	코드 1
Class-balanced Resampling	Error Rate 13.21	Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss 2019-06-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
Class-balanced Reweighting	Error Rate 13.46	Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples 2019-01-16	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11
Empirical Risk Minimization (ERM, CE)	Error Rate 13.61	Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss 2019-06-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
RISDA	Error Rate 20.11	Imagine by Reasoning: A Reasoning-Based Implicit Semantic Data Augmentation for Long-Tailed Classification 2021-12-15	코드 1