| DF-GMM |
- Accuracy
- 94.8%
|
Weakly Supervised Fine-Grained Image Classification via Guassian Mixture Model Oriented Discriminative Learning 2020-06-01 |
연결 없음 |
| TransFG |
- Accuracy
- 94.8%
|
TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition 2021-03-14 |
코드 1 · 코드 2 |
| CRA-CNN |
- Accuracy
- 94.8%
|
Contrastively-reinforced Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Recognition 2020-09-08 |
코드 1 |
| S3N |
- Accuracy
- 94.7%
|
Selective Sparse Sampling for Fine-Grained Image Recognition 2019-10-01 |
코드 1 |
| EfficientNet-B7 |
- Accuracy
- 94.7%
|
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 |
| Grafit (RegNet-8GF) |
- Accuracy
- 94.7%
|
Grafit: Learning fine-grained image representations with coarse labels 2020-11-25 |
연결 없음 |
| GPipe |
- Accuracy
- 94.6%
|
GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism 2018-11-16 |
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 |
| Cross-X |
- Accuracy
- 94.6%
|
Cross-X Learning for Fine-Grained Visual Categorization 2019-09-10 |
연결 없음 |
| ACNet |
- Accuracy
- 94.6%
|
Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization 2019-09-25 |
코드 1 · 코드 2 |
| SEB+EfficientNet-B5 |
- Accuracy
- 94.6%
|
On the Eigenvalues of Global Covariance Pooling for Fine-grained Visual Recognition 2022-05-26 |
코드 1 |
| PCA |
- Accuracy
- 94.6%
|
Progressive Co-Attention Network for Fine-grained Visual Classification 2021-01-21 |
코드 1 |
| WS-DAN |
- Accuracy
- 94.5%
|
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 |
| CIN |
- Accuracy
- 94.5%
|
Channel Interaction Networks for Fine-Grained Image Categorization 2020-03-11 |
연결 없음 |
| LIO/ResNet-50 (multi-stage) |
- Accuracy
- 94.5%
|
Look-into-Object: Self-supervised Structure Modeling for Object Recognition 2020-03-31 |
코드 1 · 코드 2 |
| Grad-CAM |
- Accuracy
- 94.41%
|
Grad-CAM guided channel-spatial attention module for fine-grained visual classification 2021-01-24 |
연결 없음 |
| FixSENet-154 |
- Accuracy
- 94.4%
|
Fixing the train-test resolution discrepancy 2019-06-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Assemble-ResNet-FGVC-50 |
- Accuracy
- 94.4%
|
Compounding the Performance Improvements of Assembled Techniques in a Convolutional Neural Network 2020-01-17 |
코드 1 |
| MC Loss (B-CNN) |
- Accuracy
- 94.4%
|
The Devil is in the Channels: Mutual-Channel Loss for Fine-Grained Image Classification 2020-02-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| ELP |
- Accuracy
- 94.2
|
A Simple Episodic Linear Probe Improves Visual Recognition in the Wild 2022-01-01 |
코드 1 · 코드 2 |
| MHEM (strong ResNet50 baseline) |
- Accuracy
- 94.2%
|
Penalizing the Hard Example But Not Too Much: A Strong Baseline for Fine-Grained Visual Classification 2022-11-21 |
코드 1 |
| RDNet-S (224 res, IN-1K pretrained) |
- Accuracy
- 94.2%
- FLOPS
- 8.7G
- PARAMS
- 50M
|
DenseNets Reloaded: Paradigm Shift Beyond ResNets and ViTs 2024-03-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| RDNet-L (224 res, IN-1K pretrained) |
- Accuracy
- 94.2%
- FLOPS
- 34.7G
- PARAMS
- 186M
|
DenseNets Reloaded: Paradigm Shift Beyond ResNets and ViTs 2024-03-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| RDNet-B (224 res, IN-1K pretrained) |
- Accuracy
- 94.1%
- FLOPS
- 15.4G
- PARAMS
- 87M
|
DenseNets Reloaded: Paradigm Shift Beyond ResNets and ViTs 2024-03-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GCL |
- Accuracy
- 94.0%
|
Graph-propagation based Correlation Learning for Weakly Supervised Fine-grained Image Classification 2020-02-14 |
연결 없음 |
| SEF |
- Accuracy
- 94.0%
|
Learning Semantically Enhanced Feature for Fine-Grained Image Classification 2020-06-24 |
코드 1 · 코드 2 |
| AENet |
- Accuracy
- 94.0%
|
Alignment Enhancement Network for Fine-grained Visual Categorization 2021-03-01 |
연결 없음 |
| NTS-Net (K=4) |
- Accuracy
- 93.9%
|
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 |
| Bamboo (ViT-B/16) |
- Accuracy
- 93.9%
|
Bamboo: Building Mega-Scale Vision Dataset Continually with Human-Machine Synergy 2022-03-15 |
코드 1 · 코드 2 |
| RDNet-T (224 res, IN-1K pretrained) |
- Accuracy
- 93.9%
- FLOPS
- 5.0G
- PARAMS
- 24M
|
DenseNets Reloaded: Paradigm Shift Beyond ResNets and ViTs 2024-03-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| DFL-CNN |
- Accuracy
- 93.8%
|
Learning a Discriminative Filter Bank within a CNN for Fine-grained Recognition 2016-11-29 |
코드 1 |