Heedless Backbones

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CE↓

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512x512

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Pretrain Method

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Pretrain Dataset

Pretrain Method

Classification Resolution

family	model	params (m)	pretrain	finetune	GFLOPs	CE↓
ConvNeXt	ConvNeXt-L	198.0	IN-22k : Sup. : 90	IN-1k : 30 : 384	101.0	29.9
ConvNeXt	ConvNeXt-B	89.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	15.4	34.4
ConvNeXt	ConvNeXt-B	89.0	IN-22k : Sup. : 90	IN-1k : 30 : 384	45.1	30.7
ConvNeXt	ConvNeXt-S	50.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	8.7	37.8
ConvNeXt	ConvNeXt-T	29.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	4.5	40.0
ConvNeXt	ConvNeXt-XL	350.0	IN-22k : Sup. : 90	IN-1k : 30 : 384	179.0	27.1
WTConvNeXt	WTConvNeXt-T	30.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	4.5	38.0
WTConvNeXt	WTConvNeXt-B	93.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	15.5	32.2
ConvNeXt-dcls	ConvNeXt-dcls-T	28.6	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	5.0	39.7
ConvNeXt-dcls	ConvNeXt-dcls-S	50.2	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	9.5	35.2
ConvNeXt-dcls	ConvNeXt-dcls-B	88.6	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	16.5	34.3

family	model	params (m)	pretrain	finetune	gflops	top-1↓	top-5↓
ConvNeXt	ConvNeXt-L	198.0	IN-22k : Sup. : 90	IN-1k : 30 : 384	101.0	29.9	—
ConvNeXt	ConvNeXt-B	89.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	15.4	34.4	—
ConvNeXt	ConvNeXt-B	89.0	IN-22k : Sup. : 90	IN-1k : 30 : 384	45.1	30.7	—
ConvNeXt	ConvNeXt-S	50.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	8.7	37.8	—
ConvNeXt	ConvNeXt-T	29.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	4.5	40.0	—
ConvNeXt	ConvNeXt-XL	350.0	IN-22k : Sup. : 90	IN-1k : 30 : 384	179.0	27.1	—
WTConvNeXt	WTConvNeXt-T	30.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	4.5	38.0	—
WTConvNeXt	WTConvNeXt-B	93.0	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	15.5	32.2	—
ConvNeXt-dcls	ConvNeXt-dcls-T	28.6	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	5.0	39.7	—
ConvNeXt-dcls	ConvNeXt-dcls-S	50.2	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	9.5	35.2	—
ConvNeXt-dcls	ConvNeXt-dcls-B	88.6	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	16.5	34.3	—