Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ImageNet

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
ReLICv2 (ResNet200)	Top 1 Accuracy 79.8% Number of Params 63M	Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 2022-01-13	코드 1
DINO (ViT-S/8)	Top 1 Accuracy 79.7% Number of Params 21M	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
BYOL (ResNet-200 x2)	Top 1 Accuracy 79.6% Top 5 Accuracy 94.8% Number of Params 250M	Bootstrap your own latent: A new approach to self-supervised Learning 2020-06-13	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
ReLICv2 (ResNet-50 4x)	Top 1 Accuracy 79.4% Number of Params 375M	Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 2022-01-13	코드 1
ReLICv2 (ResNet152)	Top 1 Accuracy 79.3% Number of Params 58M	Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 2022-01-13	코드 1
BAM (CAFormer-M36)	Top 1 Accuracy 79.3%	Unsupervised Representation Learning by Balanced Self Attention Matching 2024-08-04	코드 1
MoCo v3 (ViT-BN-H)	Top 1 Accuracy 79.1% Number of Params 700M	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
Unicom (ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 79.1% Number of Params 80M	Unicom: Universal and Compact Representation Learning for Image Retrieval 2023-04-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SMoG (ResNet-50 x4)	Top 1 Accuracy 79.0% Top 5 Accuracy 94.4 Number of Params 375M	Unsupervised Visual Representation Learning by Synchronous Momentum Grouping 2022-07-13	코드 1
ReLICv2 (ResNet-50 x2)	Top 1 Accuracy 79% Number of Params 94M	Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 2022-01-13	코드 1
C-BYOL (ResNet-50 2x, 1000 epochs)	Top 1 Accuracy 78.8% Top 5 Accuracy 94.5% Number of Params 94M	Compressive Visual Representations 2021-09-27	코드 1
DINO-vMF (ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 78.8% Number of Params 85M	DINO as a von Mises-Fisher mixture model 2024-05-17	연결 없음
ReLICv2 (ResNet101)	Top 1 Accuracy 78.7% Number of Params 44M	Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 2022-01-13	코드 1
BYOL (ResNet-50 x4)	Top 1 Accuracy 78.6% Top 5 Accuracy 94.2% Number of Params 375M	Bootstrap your own latent: A new approach to self-supervised Learning 2020-06-13	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
SwAV (ResNet-50 x5)	Top 1 Accuracy 78.5% Number of Params 586M	Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments 2020-06-17	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
DINO (ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 78.2% Number of Params 85M	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
MoCo v3 (ViT-H)	Top 1 Accuracy 78.1% Number of Params 632M	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
PercMAE (ViT-B)	Top 1 Accuracy 78.1% Number of Params 80M	Improving Visual Representation Learning through Perceptual Understanding 2022-12-30	코드 1
BAM (ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 78.1% Number of Params 80M	Unsupervised Representation Learning by Balanced Self Attention Matching 2024-08-04	코드 1
SMoG (ResNet-50 x2)	Top 1 Accuracy 78.0% Top 5 Accuracy 93.9 Number of Params 94M	Unsupervised Visual Representation Learning by Synchronous Momentum Grouping 2022-07-13	코드 1
MoCo v3 (ViT-L)	Top 1 Accuracy 77.6% Number of Params 307M	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
SEER	Top 1 Accuracy 77.5% Number of Params 1300M	Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild 2021-03-02	코드 1
BYOL (ResNet-50 x2)	Top 1 Accuracy 77.4% Top 5 Accuracy 93.6% Number of Params 94M	Bootstrap your own latent: A new approach to self-supervised Learning 2020-06-13	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
SwAV (ResNet-50 x2)	Top 1 Accuracy 77.3% Number of Params 94M	Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments 2020-06-17	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
ReLICv2 (ResNet-50)	Top 1 Accuracy 77.1% Number of Params 25M	Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 2022-01-13	코드 1
DINO (ViT-S/16)	Top 1 Accuracy 77.0% Number of Params 21M	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
DINO-vMF (ViT-S/16)	Top 1 Accuracy 77.0% Number of Params 21M	DINO as a von Mises-Fisher mixture model 2024-05-17	연결 없음
MoCo v3 (ViT-B/16)	Top 1 Accuracy 76.7% Number of Params 86M	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
MAE (ViT-H)	Top 1 Accuracy 76.6% Number of Params 700M	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
SimCLR (ResNet-50 4x)	Top 1 Accuracy 76.5% Top 5 Accuracy 93.2% Number of Params 375M	A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 2020-02-13	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