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# 通用目标检测
## 服务端实用目标检测方案
### 简介
*
近年来,学术界和工业界广泛关注图像中目标检测任务。PaddleCLS基于SSLD蒸馏方案训练得到的ResNet50_vd预训练模型(ImageNet1k验证集上Top1 Acc为82.39%),结合PaddleDetection中的丰富算子,提供了一种面向服务器端应用的目标检测方案PSS-DET(Practical Server Side Detection)。基于COCO2017目标检测数据集,V100单卡预测速度为为61FPS时,COCO mAP可达41.6%;预测速度为20FPS时,COCO mAP可达47.8%,作为对比,标准的Faster RCNN ResNet50_vd FPN在1x训练策略下,V100单卡模型预测速度为20FPS,COCO mAP为38.3%。
### 消融实验
*
我们以标准的Faster RCNN ResNet50_vd FPN为例,下表给出了PSS-DET不同的模块的速度与精度收益。
| Trick | Train scale | Test scale | COCO mAP | Infer speed/FPS |
|- |:-: |:-: | :-: | :-: |
|
`baseline`
| 640x640 | 640x640 | 36.4% | 43.589 |
| +
`test proposal=pre/post topk 500/300`
| 640x640 | 640x640 | 36.2% | 52.512 |
| +
`fpn channel=64`
| 640x640 | 640x640 | 35.1% | 67.450 |
| +
`ssld pretrain`
| 640x640 | 640x640 | 36.3% | 67.450 |
| +
`ciou loss`
| 640x640 | 640x640 | 37.1% | 67.450 |
| +
`DCNv2`
| 640x640 | 640x640 | 39.4% | 60.345 |
| +
`3x, multi-scale training`
| 640x640 | 640x640 | 41.0% | 60.345 |
| +
`auto augment`
| 640x640 | 640x640 | 41.4% | 60.345 |
| +
`libra sampling`
| 640x640 | 640x640 | 41.6% | 60.345 |
基于该实验结论,我们结合Cascade RCNN,使用更大的训练与评估尺度(1000x1500),最终在单卡V100上速度为20FPS,COCO mAP达47.8%。下图给出了目前类似速度的目标检测方法的速度与精度指标。
![
pssdet
](
../../images/det/pssdet.png
)
更加详细的代码、配置与预训练模型的地址可以参考
[
PaddleDetection
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/rcnn_server_side_det
)
。
## 移动端实用目标检测方案
*
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