Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet (finetuned)

아카이브 평가 63건 · 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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
DINOv2 (ViT-g/14, 448)	Number of Params 1100M Top 1 Accuracy 88.9%	DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 2023-04-14	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
PercMAE (ViT-L, dVAE)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 88.6%	Improving Visual Representation Learning through Perceptual Understanding 2022-12-30	코드 1
DINOv2 (ViT-g/14)	Number of Params 1100M Top 1 Accuracy 88.5%	DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 2023-04-14	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
PeCo(ViT-H/14, 448)	Number of Params 632M Top 1 Accuracy 88.3%	PeCo: Perceptual Codebook for BERT Pre-training of Vision Transformers 2021-11-24	코드 1
PercMAE (ViT-L)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 88.1%	Improving Visual Representation Learning through Perceptual Understanding 2022-12-30	코드 1
dBOT (ViT-H/14)	Number of Params 632M Top 1 Accuracy 88.0%	Exploring Target Representations for Masked Autoencoders 2022-09-08	코드 1
MAE (ViT-H/14, 448)	Number of Params 632M Top 1 Accuracy 87.8%	Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 2021-11-11	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
iBOT(ViT-L/16, 512)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 87.8%	iBOT: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer 2021-11-15	코드 1 · 코드 2
MAE + AugSub finetune (ViT-H/14)	Number of Params 632M Top 1 Accuracy 87.2%	Masking meets Supervision: A Strong Learning Alliance 2023-06-20	코드 1
SimMIM (SwinV2-H, 512)	Number of Params 658M Top 1 Accuracy 87.1%	SimMIM: A Simple Framework for Masked Image Modeling 2021-11-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
MAE (ViT-H/14)	Top 1 Accuracy 86.9%	Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 2021-11-11	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
iBOT(ViT-L/16)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 86.6%	iBOT: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer 2021-11-15	코드 1 · 코드 2
TEC_MAE (ViT-L/16, 224)	Top 1 Accuracy 86.5%	Towards Sustainable Self-supervised Learning 2022-10-20	코드 1
BEiT-L (ViT)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 86.3%	BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers 2021-06-15	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
CAE (ViT-L/16)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 86.3%	Context Autoencoder for Self-Supervised Representation Learning 2022-02-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
MIRL (ViT-B-48)	Number of Params 341M Top 1 Accuracy 86.2%	Masked Image Residual Learning for Scaling Deeper Vision Transformers 2023-09-25	코드 1
MAE + AugSub finetune (ViT-L/16)	Number of Params 304M Top 1 Accuracy 86.1%	Masking meets Supervision: A Strong Learning Alliance 2023-06-20	코드 1
SparK (ConvNeXt-Large, 384)	Number of Params 198M Top 1 Accuracy 86.0%	Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling 2023-01-09	코드 1 · 코드 2
BootMAE(ViT-L)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 85.9%	Bootstrapped Masked Autoencoders for Vision BERT Pretraining 2022-07-14	코드 1
SEER (Regnet10B)	Number of Params 10000M Top 1 Accuracy 85.8%	Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision 2022-02-16	코드 1
MaskFeat (ViT-L)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 85.7%	Masked Feature Prediction for Self-Supervised Visual Pre-Training 2021-12-16	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
OFA (Large)	Number of Params 473M Top 1 Accuracy 85.6%	OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework 2022-02-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
SparK (ConvNeXt-Large)	Number of Params 198M Top 1 Accuracy 85.4%	Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling 2023-01-09	코드 1 · 코드 2
SimMIM (Swin-L)	Number of Params 197M Top 1 Accuracy 85.4%	SimMIM: A Simple Framework for Masked Image Modeling 2021-11-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
Mugs (ViT-L/16)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 85.2%	Mugs: A Multi-Granular Self-Supervised Learning Framework 2022-03-27	코드 1
iBOT (ViT-L/16)	Number of Params 307M Top 1 Accuracy 84.8%	iBOT: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer 2021-11-15	코드 1 · 코드 2
MIRL (ViT-S-54)	Number of Params 96M Top 1 Accuracy 84.8%	Masked Image Residual Learning for Scaling Deeper Vision Transformers 2023-09-25	코드 1
ConvNeXt-Base (SparK pre-training)	Number of Params 89M Top 1 Accuracy 84.8%	Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling 2023-01-09	코드 1 · 코드 2
BEiT-B (ViT)	Number of Params 86M Top 1 Accuracy 84.6%	BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers 2021-06-15	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
A2MIM+ (ViT-B)	Top 1 Accuracy 84.5%	Architecture-Agnostic Masked Image Modeling -- From ViT back to CNN 2022-05-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3