Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Stanford Cars

아카이브 평가 83건 · 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
TASN	Accuracy 93.8%	Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition 2019-03-14	코드 1
ViT-L (attn finetune)	Accuracy 93.8%	Three things everyone should know about Vision Transformers 2022-03-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
AutoFormer-S \| 384	Accuracy 93.4%	AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition 2021-07-01	코드 1 · 코드 2
MPN-COV	Accuracy 93.3%	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
DeiT-B	Accuracy 93.3% 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
ResNet101-swp	Accuracy 93.1%	Deep CNNs With Spatially Weighted Pooling for Fine-Grained Car Recognition 2017-04-04	코드 1
MAMC	Accuracy 93.0%	Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition 2018-06-14	코드 1
NAT-M4	Accuracy 92.9% FLOPS 369M PARAMS 3.7M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
PC-DenseNet-161	Accuracy 92.86%	Pairwise Confusion for Fine-Grained Visual Classification 2017-05-22	코드 1
MACNN	Accuracy 92.8	Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition 2017-10-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ResNet50 (A1)	Accuracy 92.7% FLOPS 4.1B 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
NAT-M3	Accuracy 92.6% FLOPS 289M PARAMS 3.5M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
CS-Parts	Accuracy 92.5%	Classification-Specific Parts for Improving Fine-Grained Visual Categorization 2019-09-16	코드 1 · 코드 2
CS-Part	Accuracy 92.5%	Classification-Specific Parts for Improving Fine-Grained Visual Categorization 2019-09-16	코드 1 · 코드 2
NAT-M2	Accuracy 92.2% FLOPS 222M PARAMS 2.7M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
ResNet-50	Accuracy 91.06%	PCNN: Probable-Class Nearest-Neighbor Explanations Improve Fine-Grained Image Classification Accuracy for AIs and Humans 2023-08-25	코드 1 · 코드 2
NAT-M1	Accuracy 90.9% FLOPS 165M PARAMS 2.4M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
BYOL+CVSA (ResNet-50)	Accuracy 89.76%	Exploring Localization for Self-supervised Fine-grained Contrastive Learning 2021-06-30	코드 1
ResMLP-24	Accuracy 89.5%	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
MPFG + CLIP	Accuracy 86.79	Multiscale patch-based feature graphs for image classification 2023-08-08	코드 1
ResMLP-12	Accuracy 84.6%	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
SEER (RegNet10B)	Accuracy 68.03%	Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision 2022-02-16	코드 1
MANO-tiny	Accuracy 65.68	Linear Attention with Global Context: A Multipole Attention Mechanism for Vision and Physics 2025-07-03	코드 1