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053e1f61
编写于
1月 17, 2023
作者:
weixin_46524038
提交者:
cuicheng01
1月 19, 2023
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未找到文件。
docs/zh_CN/models/ImageNet1k/DLA.md
浏览文件 @
053e1f61
...
@@ -53,7 +53,7 @@ DLA(Deep Layer Aggregation)。 视觉识别需要丰富的表示形式,其范
...
@@ -53,7 +53,7 @@ DLA(Deep Layer Aggregation)。 视觉识别需要丰富的表示形式,其范
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| DLA102x2 | 224 | 6.40 | 16.08 | 33.51 |
| DLA102x | 224 | 4.68 | 16.44 | 20.98 |
| DLA102x | 224 | 4.68 | 16.44 | 20.98 |
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...
docs/zh_CN/models/ImageNet1k/DenseNet.md
浏览文件 @
053e1f61
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@@ -63,7 +63,7 @@ DenseNet 是 2017 年 CVPR best paper 提出的一种新的网络结构,该网
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@@ -63,7 +63,7 @@ DenseNet 是 2017 年 CVPR best paper 提出的一种新的网络结构,该网
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| DenseNet161 | 224 | 6.83 | 13.39 | 18.34 |
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| DenseNet169 | 224 | 4.81 | 9.53 | 11.94 |
| DenseNet169 | 224 | 4.81 | 9.53 | 11.94 |
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/HRNet.md
浏览文件 @
053e1f61
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@@ -65,7 +65,7 @@ HRNet 是 2019 年由微软亚洲研究院提出的一种全新的神经网络
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@@ -65,7 +65,7 @@ HRNet 是 2019 年由微软亚洲研究院提出的一种全新的神经网络
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| HRNet_W18_C_ssld | 224 | 6.33 | 8.12 | 10.91 |
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| HRNet_W30_C | 224 | 8.34 | 10.65 | 13.95 |
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/NextViT.md
浏览文件 @
053e1f61
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@@ -57,7 +57,7 @@ NextViT 是一种新的视觉 Transformer 网络,可以用作计算机视觉
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@@ -57,7 +57,7 @@ NextViT 是一种新的视觉 Transformer 网络,可以用作计算机视觉
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PVTV2.md
浏览文件 @
053e1f61
...
@@ -49,7 +49,7 @@ PVTV2 是 VisionTransformer 系列模型,该模型基于 PVT(Pyramid Vision
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@@ -49,7 +49,7 @@ PVTV2 是 VisionTransformer 系列模型,该模型基于 PVT(Pyramid Vision
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| PVT_V2_B2 | 224 | 5.94 | 9.98 | - |
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PeleeNet.md
浏览文件 @
053e1f61
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@@ -44,10 +44,10 @@ PeleeNet 系列模型是基于 DenseNet 网络所提出的稠密链接的思想
...
@@ -44,10 +44,10 @@ PeleeNet 系列模型是基于 DenseNet 网络所提出的稠密链接的思想
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| PeleeNet | 224 | 1.26 | 2.10 | 2.47 |
**备注:**
精度类型为 FP32,推理过程使用 TensorRT。
**备注:**
精度类型为 FP32,推理过程使用 TensorRT
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"2"
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/RepVGG.md
浏览文件 @
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@@ -56,7 +56,7 @@ RepVGG(Making VGG-style ConvNets Great Again)系列模型是由清华大学(丁
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@@ -56,7 +56,7 @@ RepVGG(Making VGG-style ConvNets Great Again)系列模型是由清华大学(丁
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| RepVGG_A1 | 224 | 1.68 | 2.33 | 3.70 |
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| RepVGG_A2 | 224 | 2.31 | 4.46 | 6.53 |
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/UniFormer.md
浏览文件 @
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@@ -47,7 +47,7 @@ UniFormer 是一种新的视觉 Transformer 网络,可以用作计算机视觉
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@@ -47,7 +47,7 @@ UniFormer 是一种新的视觉 Transformer 网络,可以用作计算机视觉
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| UniFormer_small | 224 | 3.68 | 5.93 | 9.64 |
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/VAN.md
浏览文件 @
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@@ -46,7 +46,7 @@ VAN(Visual Attention Network)系列模型是在 2022 年提出的 CNN 架构
...
@@ -46,7 +46,7 @@ VAN(Visual Attention Network)系列模型是在 2022 年提出的 CNN 架构
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| VAN-B0 | 224 | 9.58 | 10.21 | 10.78 |
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| VAN-B2 | 224 | 17.09 | 18.48 | 19.32 |
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/ViT.md
浏览文件 @
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@@ -51,7 +51,7 @@ ViT(Vision Transformer)系列模型是 Google 在 2020 年提出的,该模
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@@ -51,7 +51,7 @@ ViT(Vision Transformer)系列模型是 Google 在 2020 年提出的,该模
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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