Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Oxford 102 Flowers

아카이브 평가 25건 · 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
IELT	Accuracy 99.64%	Fine-Grained Visual Classification via Internal Ensemble Learning Transformer 2023-02-13	코드 1
BiT-L (ResNet)	Top-1 Error Rate 0.37 Accuracy 99.63%	Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning 2019-12-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
µ2Net (ViT-L/16)	Accuracy 99.61%	An Evolutionary Approach to Dynamic Introduction of Tasks in Large-scale Multitask Learning Systems 2022-05-25	코드 1
BiT-M (ResNet)	Top-1 Error Rate 0.70 Accuracy 99.30%	Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning 2019-12-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
Wide-ResNet-101 (Spinal FC)	Accuracy 99.30%	SpinalNet: Deep Neural Network with Gradual Input 2020-07-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
TResNet-L	Accuracy 99.1%	TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 2020-03-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Grafit (RegNet-8GF)	Accuracy 99.1%	Grafit: Learning fine-grained image representations with coarse labels 2020-11-25	연결 없음
TNT-B	Accuracy 99.0% PARAMS 65.6M	Transformer in Transformer 2021-02-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
Assemble-ResNet	Accuracy 98.9%	Compounding the Performance Improvements of Assembled Techniques in a Convolutional Neural Network 2020-01-17	코드 1
DeiT-B	Accuracy 98.8% PARAMS 86M	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
DenseNet-201(Spinal FC)	Accuracy 98.36	A Comprehensive Study on Torchvision Pre-trained Models for Fine-grained Inter-species Classification 2021-10-14	코드 1
NAT-M4	Accuracy 98.3% FLOPS 400M PARAMS 4.2M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
DenseNet-201	Accuracy 98.29	A Comprehensive Study on Torchvision Pre-trained Models for Fine-grained Inter-species Classification 2021-10-14	코드 1
NAT-M3	Accuracy 98.1% FLOPS 250M PARAMS 3.7M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
ResNet50 (A1)	Accuracy 97.9% FLOPS 4.1 PARAMS 24M	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
SR-GNN	Accuracy 97.9% FLOPS 9.8 PARAMS 30.9	SR-GNN: Spatial Relation-aware Graph Neural Network for Fine-Grained Image Categorization 2022-09-05	코드 1
ResMLP-24	Accuracy 97.9%	ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training 2021-05-07	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-M2	Accuracy 97.9% FLOPS 195M PARAMS 3.4M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
ResMLP-12	Accuracy 97.4%	ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training 2021-05-07	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
FixInceptionResNet-V2	Top-1 Error Rate 4.3% Accuracy 95.7%	Fixing the train-test resolution discrepancy 2019-06-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
AutoAugment	Top-1 Error Rate 4.64% Accuracy 95.36%	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
PC Bilinear CNN	Accuracy 93.65%	Pairwise Confusion for Fine-Grained Visual Classification 2017-05-22	코드 1
AutoFormer-S \| 384	Top 1 Accuracy 98.8	AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition 2021-07-01	코드 1 · 코드 2
CCT-14/7x2	FLOPS 15G PARAMS 22.5M	Escaping the Big Data Paradigm with Compact Transformers 2021-04-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
NAT-M1	FLOPS 152M PARAMS 3.3M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2