Papers with Code · CC BY-SA 4.0

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아카이브 평가 144건 · 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+reg (ViT-g/14)	Top 1 Accuracy 87.1 Number of Params 1100M	Vision Transformers Need Registers 2023-09-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
DINOv2 (ViT-g/14 @448)	Top 1 Accuracy 86.7% Number of Params 1100M	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
DINOv2 (ViT-g/14)	Top 1 Accuracy 86.5% Number of Params 1100M	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
DINOv2 distilled (ViT-L/14)	Top 1 Accuracy 86.3% Number of Params 307M	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
MIM-Refiner (D2V2-ViT-H/14)	Top 1 Accuracy 84.7% Number of Params 632M	MIM-Refiner: A Contrastive Learning Boost from Intermediate Pre-Trained Representations 2024-02-15	코드 1 · 코드 2
MIM-Refiner (MAE-ViT-2B/14)	Top 1 Accuracy 84.5% Number of Params 1890M	MIM-Refiner: A Contrastive Learning Boost from Intermediate Pre-Trained Representations 2024-02-15	코드 1 · 코드 2
DINOv2 distilled (ViT-B/14)	Top 1 Accuracy 84.5% Number of Params 85M	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
MIM-Refiner (MAE-ViT-H/14	Top 1 Accuracy 83.7% Number of Params 632M	MIM-Refiner: A Contrastive Learning Boost from Intermediate Pre-Trained Representations 2024-02-15	코드 1 · 코드 2
MIM-Refiner (D2V2-ViT-L/16)	Top 1 Accuracy 83.5% Number of Params 307M	MIM-Refiner: A Contrastive Learning Boost from Intermediate Pre-Trained Representations 2024-02-15	코드 1 · 코드 2
MIM-Refiner (MAE-ViT-L/16)	Top 1 Accuracy 82.8% Number of Params 307M	MIM-Refiner: A Contrastive Learning Boost from Intermediate Pre-Trained Representations 2024-02-15	코드 1 · 코드 2
iBOT (ViT-L/16) (IN22k)	Top 1 Accuracy 82.3% Number of Params 307M	iBOT: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer 2021-11-15	코드 1 · 코드 2
MAE-CT (ViT-H/16)	Top 1 Accuracy 82.2% Number of Params 632M	Contrastive Tuning: A Little Help to Make Masked Autoencoders Forget 2023-04-20	코드 1
Mugs (VIT-L/16)	Top 1 Accuracy 82.1% Number of Params 307M	Mugs: A Multi-Granular Self-Supervised Learning Framework 2022-03-27	코드 1
MAE-CT (ViT-L/16	Top 1 Accuracy 81.5% Number of Params 307M	Contrastive Tuning: A Little Help to Make Masked Autoencoders Forget 2023-04-20	코드 1
EsViT (Swin-B)	Top 1 Accuracy 81.3 Top 5 Accuracy 95.5 Number of Params 87M	Efficient Self-supervised Vision Transformers for Representation Learning 2021-06-17	코드 1
iBOT (ViT-L/16)	Top 1 Accuracy 81.3% Number of Params 307M	iBOT: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer 2021-11-15	코드 1 · 코드 2
DINOv2 distilled (ViT-S/14)	Top 1 Accuracy 81.1% Number of Params 21M	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
MoCo v3 (ViT-BN-L/7)	Top 1 Accuracy 81.0% Number of Params 304M	An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers 2021-04-05	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
EsViT(Swin-S)	Top 1 Accuracy 80.8 Number of Params 49M	Efficient Self-supervised Vision Transformers for Representation Learning 2021-06-17	코드 1
MSN (ViT-L/7)	Top 1 Accuracy 80.7% Number of Params 306M	Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning 2022-04-14	코드 1 · 코드 2
ReLICv2 (ResNet-200 x2)	Top 1 Accuracy 80.6% Number of Params 250M	Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 2022-01-13	코드 1
MR BarTwins (MR BarTwins)	Top 1 Accuracy 80.4%	Masked Reconstruction Contrastive Learning with Information Bottleneck Principle 2022-11-15	연결 없음
DiGIT	Top 1 Accuracy 80.3% Number of Params 732M	Stabilize the Latent Space for Image Autoregressive Modeling: A Unified Perspective 2024-10-16	코드 1
iBOT-vMF (ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 80.3% Number of Params 85M	DINO as a von Mises-Fisher mixture model 2024-05-17	연결 없음
DINO (xcit_medium_24_p8)	Top 1 Accuracy 80.3% Number of Params 84M	Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers 2021-04-29	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
PGT (PGT-B w/ Flow)	Top 1 Accuracy 80.3% Number of Params 70M	Perceptual Group Tokenizer: Building Perception with Iterative Grouping 2023-11-30	연결 없음
DINO (ViT-B/8)	Top 1 Accuracy 80.1% Number of Params 80M	Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers 2021-04-29	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
SimCLRv2 (ResNet-152 x3, SK)	Top 1 Accuracy 79.8% Top 5 Accuracy 94.9% Number of Params 795M	Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners 2020-06-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
SEERv2	Top 1 Accuracy 79.8% Number of Params 10000M	Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision 2022-02-16	코드 1
PercMAE (ViT-B, dVAE)	Top 1 Accuracy 79.8% Number of Params 80M	Improving Visual Representation Learning through Perceptual Understanding 2022-12-30	코드 1