| WS-DAN |
- Accuracy
- 93.0%
|
See Better Before Looking Closer: Weakly Supervised Data Augmentation Network for Fine-Grained Visual Classification
2019-01-26 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| MC Loss (B-CNN) |
- Accuracy
- 92.9%
|
The Devil is in the Channels: Mutual-Channel Loss for Fine-Grained Image Classification
2020-02-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| EfficientNet-B7 |
- Accuracy
- 92.9
|
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
2019-05-28 |
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 · 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 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144 |
| MHEM (strong ResNet50 baseline) |
- Accuracy
- 92.9%
|
Penalizing the Hard Example But Not Too Much: A Strong Baseline for Fine-Grained Visual Classification
2022-11-21 |
코드 1 |
| S3N |
- Accuracy
- 92.8%
|
Selective Sparse Sampling for Fine-Grained Image Recognition
2019-10-01 |
코드 1 |
| PCA |
- Accuracy
- 92.8%
|
Progressive Co-Attention Network for Fine-grained Visual Classification
2021-01-21 |
코드 1 |
| Cross-X |
- Accuracy
- 92.7%
|
Cross-X Learning for Fine-Grained Visual Categorization
2019-09-10 |
연결 없음 |
| LIO/ResNet-50 (multi-stage) |
- Accuracy
- 92.7%
|
Look-into-Object: Self-supervised Structure Modeling for Object Recognition
2020-03-31 |
코드 1 · 코드 2 |
| ELP |
- Accuracy
- 92.7
|
A Simple Episodic Linear Probe Improves Visual Recognition in the Wild
2022-01-01 |
코드 1 · 코드 2 |
| AutoAugment |
- Top-1 Error Rate
- 7.33
- Accuracy
- 92.67%
|
AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data
2018-05-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 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 |
| Assemble-ResNet-FGVC-50 |
- Accuracy
- 92.4
|
Compounding the Performance Improvements of Assembled Techniques in a Convolutional Neural Network
2020-01-17 |
코드 1 |
| ACNet |
- Accuracy
- 92.4%
|
Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization
2019-09-25 |
코드 1 · 코드 2 |
| SEF |
- Accuracy
- 92.1%
|
Learning Semantically Enhanced Feature for Fine-Grained Image Classification
2020-06-24 |
코드 1 · 코드 2 |
| DFB-CNN |
- Accuracy
- 92.0%
|
Learning a Discriminative Filter Bank within a CNN for Fine-grained Recognition
2016-11-29 |
코드 1 |
| MPN-COV |
- Accuracy
- 91.4%
|
Towards Faster Training of Global Covariance Pooling Networks by Iterative Matrix Square Root Normalization
2017-12-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| NTS-Net (K=4) |
- Accuracy
- 91.4%
|
Learning to Navigate for Fine-grained Classification
2018-09-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| NAT-M4 |
- Accuracy
- 90.8%
- FLOPS
- 581M
- PARAMS
- 5.3M
|
Neural Architecture Transfer
2020-05-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| NAT-M3 |
- Accuracy
- 90.1%
- FLOPS
- 388M
- PARAMS
- 5.1M
|
Neural Architecture Transfer
2020-05-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| MACNN |
- Accuracy
- 89.9
|
Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition
2017-10-01 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| NAT-M2 |
- Accuracy
- 89.0%
- FLOPS
- 235M
- PARAMS
- 3.4M
|
Neural Architecture Transfer
2020-05-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| BYOL+CVSA (ResNet-50) |
- Accuracy
- 87.27
|
Exploring Localization for Self-supervised Fine-grained Contrastive Learning
2021-06-30 |
코드 1 |
| NAT-M1 |
- Accuracy
- 87.0%
- FLOPS
- 175M
- PARAMS
- 3.2M
|
Neural Architecture Transfer
2020-05-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| NNCLR |
- Accuracy
- 64.1
|
With a Little Help from My Friends: Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations
2021-04-29 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| SEER (RegNet10B) |
- Accuracy
- 54.82%
|
Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision
2022-02-16 |
코드 1 |
| Diffusion Classifier (zero-shot) |
- Accuracy
- 26.4
|
Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier
2023-03-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| EffNet-L2 (SAM) |
- Top-1 Error Rate
- 4.82
|
Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization
2020-10-03 |
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 |
| ImageNet + iNat on WS-DAN |
- Top-1
- 91.5
|
Domain Adaptive Transfer Learning on Visual Attention Aware Data Augmentation for Fine-grained Visual Categorization
2020-10-06 |
연결 없음 |