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【炼丹术】EfficientDet训练模型学习总结

作者:互联网

EfficientDet训练模型学习总结

pytorch用SOTA实时重新实现官方EfficientDet,原文链接:https : //arxiv.org/abs/1911.09070

预训练权重和基准

性能非常接近论文,仍然是SOTA。

速度/FPS 测试包括没有jit/数据精度技巧的后处理时间。

coefficient pth_download GPU Mem(MB) FPS Extreme FPS (Batchsize 32) mAP 0.5:0.95(this repo) mAP 0.5:0.95(official)
D0 efficientdet-d0.pth 1049 36.20 163.14 33.1 33.8
D1 efficientdet-d1.pth 1159 29.69 63.08 38.8 39.6
D2 efficientdet-d2.pth 1321 26.50 40.99 42.1 43.0
D3 efficientdet-d3.pth 1647 22.73 - 45.6 45.8
D4 efficientdet-d4.pth 1903 14.75 - 48.8 49.4
D5 efficientdet-d5.pth 2255 7.11 - 50.2 50.7
D6 efficientdet-d6.pth 2985 5.30 - 50.7 51.7
D7 efficientdet-d7.pth 3819 3.73 - 52.7 53.7
D7X efficientdet-d8.pth 3983 2.39 - 53.9 55.1

标签:pth,EfficientDet,模型,炼丹术,SOTA,efficientdet,FPS,50.7
来源: https://www.cnblogs.com/lx17746071609/p/15519916.html