| Barlow Twins (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 73.2%
- Top 5 Accuracy
- 91
- Number of Params
- 24M
|
Barlow Twins: Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction 2021-03-04 |
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 |
| InfoMin (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 73.0%
- Top 5 Accuracy
- 91.1%
- Number of Params
- 24M
|
What Makes for Good Views for Contrastive Learning? 2020-05-20 |
코드 1 |
| DINO (ResMLP-24) |
- Top 1 Accuracy
- 72.8%
- Number of Params
- 30M
|
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 |
| MoBY (DeiT-S) |
- Top 1 Accuracy
- 72.8%
- Number of Params
- 22M
|
Self-Supervised Learning with Swin Transformers 2021-05-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| I-VNE+ (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 72.1
- Top 5 Accuracy
- 91.0
- Number of Params
- 25M
|
VNE: An Effective Method for Improving Deep Representation by Manipulating Eigenvalue Distribution 2023-04-04 |
코드 1 |
| iGPT-XL (64x64, 15360 features) |
- Top 1 Accuracy
- 72.0%
- Number of Params
- 6801M
|
Generative Pretraining from Pixels 2020-07-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| SimCLRv2 (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 71.7%
- Top 5 Accuracy
- 90.4%
- Number of Params
- 24M
|
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 |
| CPC v2 (ResNet-161) (arxiv v2) |
- Top 1 Accuracy
- 71.5%
- Top 5 Accuracy
- 90.1%
- Number of Params
- 305M
|
Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding 2019-05-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| SimSiam (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 71.3%
- Number of Params
- 24M
|
Exploring Simple Siamese Representation Learning 2020-11-20 |
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 v2 (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 71.1%
- Top 5 Accuracy
- 90.1%
- Number of Params
- 24M
|
Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning 2020-03-09 |
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 |
| SynCo (ResNet-50) 800ep |
- Top 1 Accuracy
- 70.6%
- Top 5 Accuracy
- 89.8%
- Number of Params
- 24M
|
SynCo: Synthetic Hard Negatives in Contrastive Learning for Better Unsupervised Visual Representations 2024-10-03 |
코드 1 |
| CMC (ResNet-50 x2) (arxiv v5) |
- Top 1 Accuracy
- 70.6%
- Top 5 Accuracy
- 89.7%
- Number of Params
- 188M
|
Contrastive Multiview Coding 2019-06-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| SimCLR (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 69.3%
- Top 5 Accuracy
- 89.0%
- Number of Params
- 24M
|
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 |
| iGPT-XL (64x64, 3072 features) |
- Top 1 Accuracy
- 68.7%
- Number of Params
- 6800M
|
Generative Pretraining from Pixels 2020-07-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| MoCo (ResNet-50 4x) |
- Top 1 Accuracy
- 68.6%
- Number of Params
- 375M
|
Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 2019-11-13 |
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 |
| AMDIM (large) (arxiv v2) |
- Top 1 Accuracy
- 68.1%
- Number of Params
- 626M
|
Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views 2019-06-03 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| MAE (ViT-B) |
- Top 1 Accuracy
- 68.0%
- Number of Params
- 80M
|
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 |
| SynCo (ResNet-50) 200ep |
- Top 1 Accuracy
- 67.9%
- Top 5 Accuracy
- 88
- Number of Params
- 24M
|
SynCo: Synthetic Hard Negatives in Contrastive Learning for Better Unsupervised Visual Representations 2024-10-03 |
코드 1 |
| DINO (ResMLP-12) |
- Top 1 Accuracy
- 67.5%
- Number of Params
- 15M
|
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 |
| CMC (ResNet-50) (arxiv v5) |
- Top 1 Accuracy
- 66.2%
- Top 5 Accuracy
- 87.0%
- Number of Params
- 47M
|
Contrastive Multiview Coding 2019-06-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| PCL (ResNet-50) |
- Top 1 Accuracy
- 65.9%
- Number of Params
- 25M
|
Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 2020-05-11 |
코드 1 · 코드 2 |
| MoCo (ResNet-50 2x) |
- Top 1 Accuracy
- 65.4%
- Number of Params
- 94M
|
Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 2019-11-13 |
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 |
| iGPT-L (48x48) |
- Top 1 Accuracy
- 65.2%
- Number of Params
- 1400M
|
Generative Pretraining from Pixels 2020-07-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| CMC (ResNet-101) (arxiv v3) |
- Top 1 Accuracy
- 65.0%
- Top 5 Accuracy
- 86.0%
|
Contrastive Multiview Coding 2019-06-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| CPC v2 (ResNet-50) (arxiv v2) |
- Top 1 Accuracy
- 63.8%
- Top 5 Accuracy
- 85.3%
- Number of Params
- 24M
|
Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding 2019-05-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| MMCL (100 epoch, 256 batch size) |
- Top 1 Accuracy
- 63.8%
|
Max-Margin Contrastive Learning 2021-12-21 |
코드 1 |
| PIRL |
- Top 1 Accuracy
- 63.6%
- Number of Params
- 24M
|
Self-Supervised Learning of Pretext-Invariant Representations 2019-12-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| AMDIM (small) (arxiv v2) |
- Top 1 Accuracy
- 63.5%
- Number of Params
- 194M
|
Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views 2019-06-03 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| SeLa (ResNet50) (arxiv 3) |
- Top 1 Accuracy
- 61.5%
- Top 5 Accuracy
- 84.0%
- Number of Params
- 24M
|
Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning 2019-11-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| BigBiGAN (RevNet-50 ×4, BN+CReLU) |
- Top 1 Accuracy
- 61.3%
- Top 5 Accuracy
- 81.9%
- Number of Params
- 86M
|
Large Scale Adversarial Representation Learning 2019-07-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |