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| 骨架网络 | 网络类型 | 每张GPU图片个数 | 学习率策略 | 推理时间(fps) | Box AP | Mask AP | 下载 | 配置文件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ResNet50-FPN | Faster | 1 | 2x | - | 41.9 | - | 下载链接 | 配置文件 |
| ResNet50-FPN | Mask | 1 | 2x | - | 42.3 | 38.4 | 下载链接 | 配置文件 |
| ResNet50-FPN | Cascade Faster | 1 | 2x | - | 44.6 | - | 下载链接 | 配置文件 |
| ResNet50-FPN | Cacade Mask | 1 | 2x | - | 45.0 | 39.3 | 下载链接 | 配置文件 |
注意： Faster R-CNN baseline仅使用 2fc head，而此处使用4conv1fc head（4层conv之间使用GN），并且FPN也使用GN，而对于Mask R-CNN是在mask head的4层conv之间也使用GN。
@inproceedings{wu2018group,
title={Group Normalization},
author={Wu, Yuxin and He, Kaiming},
booktitle={Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)},
year={2018}
}
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