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PaddleClas

PaddlePaddle / PaddleClas
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add speed in V100 and mobile

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docs/zh_CN/models/DLA.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -3,6 +3,7 @@
## 目录
* [1. 概述](#1)
* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
<a name='1'></a>
......@@ -25,4 +26,20 @@ DLA(Deep Layer Aggregation)。 视觉识别需要丰富的表示形式，其范
| DLA102 | 33.3 | 7.2 | 78.93 | 94.52 |
| DLA102x | 26.4 | 5.9 | 78.10 | 94.00 |
| DLA102x2 | 41.4 | 9.3 | 78.85 | 94.45 |
| DLA169 | 53.5 | 11.6 | 78.09 | 94.09 |
\ No newline at end of file
| DLA169 | 53.5 | 11.6 | 78.09 | 94.09 |
<a name='3'></a>
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| 模型 | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
| -------- | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
| DLA102 | 224 | 256 | 4.95 | 8.08 | 12.40 |
| DLA102x2 | 224 | 256 | 19.58 | 23.97 | 31.37 |
| DLA102x | 224 | 256 | 11.12 | 15.60 | 20.37 |
| DLA169 | 224 | 256 | 7.70 | 12.25 | 18.90 |
| DLA34 | 224 | 256 | 1.83 | 3.37 | 5.98 |
| DLA46_c | 224 | 256 | 1.06 | 2.08 | 3.23 |
| DLA60 | 224 | 256 | 2.78 | 5.36 | 8.29 |
| DLA60x_c | 224 | 256 | 1.79 | 3.68 | 5.19 |
| DLA60x | 224 | 256 | 5.98 | 9.24 | 12.52 |
\ No newline at end of file
docs/zh_CN/models/DPN_DenseNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -12,7 +12,7 @@
## 1. 概述
DenseNet 是 2017 年 CVPR best paper 提出的一种新的网络结构，该网络设计了一种新的跨层连接的 block，即 dense-block。相比 ResNet 中的 bottleneck，dense-block 设计了一个更激进的密集连接机制，即互相连接所有的层，每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。DenseNet 将所有的 dense-block 堆叠，组合成了一个密集连接型网络。密集的连接方式使得 DenseNe 更容易进行梯度的反向传播，使得网络更容易训练。
DPN 的全称是 Dual Path Networks，即双通道网络。该网络是由 DenseNet 和 ResNeXt 结合的一个网络，其证明了 DenseNet 能从靠前的层级中提取到新的特征，而 ResNeXt 本质上是对之前层级中已提取特征的复用。作者进一步分析发现，ResNeXt 对特征有高复用率，但冗余度低，DenseNet 能创造新特征，但冗余度高。结合二者结构的优势，作者设计了 DPN 网络。最终 DPN 网络在同样 FLOPS 和参数量下，取得了比 ResNeXt 与 DenseNet 更好的结果。
该系列模型的 FLOPS、参数量以及 T4 GPU 上的预测耗时如下图所示。
![](../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.DPN.flops.png)
......@@ -48,18 +48,18 @@ DPN 的全称是 Dual Path Networks，即双通道网络。该网络是由 Dense
<a name='3'></a>
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) |
|-------------|-----------|-------------------|--------------------------|
| DenseNet121 | 224 | 256 | 4.371 |
| DenseNet161 | 224 | 256 | 8.863 |
| DenseNet169 | 224 | 256 | 6.391 |
| DenseNet201 | 224 | 256 | 8.173 |
| DenseNet264 | 224 | 256 | 11.942 |
| DPN68 | 224 | 256 | 11.805 |
| DPN92 | 224 | 256 | 17.840 |
| DPN98 | 224 | 256 | 21.057 |
| DPN107 | 224 | 256 | 28.685 |
| DPN131 | 224 | 256 | 28.083 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|-------------|-----------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
| DenseNet121 | 224 | 256 | 3.40 | 6.94 | 9.17 |
| DenseNet161 | 224 | 256 | 7.06 | 14.37 | 19.55 |
| DenseNet169 | 224 | 256 | 5.00 | 10.29 | 12.84 |
| DenseNet201 | 224 | 256 | 6.38 | 13.72 | 17.17 |
| DenseNet264 | 224 | 256 | 9.34 | 20.95 | 25.41 |
| DPN68 | 224 | 256 | 8.18 | 11.40 | 14.82 |
| DPN92 | 224 | 256 | 12.48 | 20.04 | 25.10 |
| DPN98 | 224 | 256 | 14.70 | 25.55 | 35.12 |
| DPN107 | 224 | 256 | 19.46 | 35.62 | 50.22 |
| DPN131 | 224 | 256 | 19.64 | 34.60 | 47.42 |
<a name='4'></a>
......
docs/zh_CN/models/EfficientNet_and_ResNeXt101_wsl.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -50,22 +50,22 @@ ResNeXt 是 facebook 于 2016 年提出的一种对 ResNet 的改进版网络。
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) |
|-------------------------------|-----------|-------------------|--------------------------|
| ResNeXt101_<br>32x8d_wsl | 224 | 256 | 19.127 |
| ResNeXt101_<br>32x16d_wsl | 224 | 256 | 23.629 |
| ResNeXt101_<br>32x32d_wsl | 224 | 256 | 40.214 |
| ResNeXt101_<br>32x48d_wsl | 224 | 256 | 59.714 |
| Fix_ResNeXt101_<br>32x48d_wsl | 320 | 320 | 82.431 |
| EfficientNetB0 | 224 | 256 | 2.449 |
| EfficientNetB1 | 240 | 272 | 3.547 |
| EfficientNetB2 | 260 | 292 | 3.908 |
| EfficientNetB3 | 300 | 332 | 5.145 |
| EfficientNetB4 | 380 | 412 | 7.609 |
| EfficientNetB5 | 456 | 488 | 12.078 |
| EfficientNetB6 | 528 | 560 | 18.381 |
| EfficientNetB7 | 600 | 632 | 27.817 |
| EfficientNetB0_<br>small | 224 | 256 | 1.692 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|-------------------------------|-----------|-------------------|-------------------------------|-------------------------------|-------------------------------|
| ResNeXt101_<br>32x8d_wsl | 224 | 256 | 13.55 | 23.39 | 36.18 |
| ResNeXt101_<br>32x16d_wsl | 224 | 256 | 21.96 | 38.35 | 63.29 |
| ResNeXt101_<br>32x32d_wsl | 224 | 256 | 37.28 | 76.50 | 121.56 |
| ResNeXt101_<br>32x48d_wsl | 224 | 256 | 55.07 | 124.39 | 205.01 |
| Fix_ResNeXt101_<br>32x48d_wsl | 320 | 320 | 55.01 | 122.63 | 204.66 |
| EfficientNetB0 | 224 | 256 | 1.96 | 3.71 | 5.56 |
| EfficientNetB1 | 240 | 272 | 2.88 | 5.40 | 7.63 |
| EfficientNetB2 | 260 | 292 | 3.26 | 6.20 | 9.17 |
| EfficientNetB3 | 300 | 332 | 4.52 | 8.85 | 13.54 |
| EfficientNetB4 | 380 | 412 | 6.78 | 15.47 | 24.95 |
| EfficientNetB5 | 456 | 488 | 10.97 | 27.24 | 45.93 |
| EfficientNetB6 | 528 | 560 | 17.09 | 43.32 | 76.90 |
| EfficientNetB7 | 600 | 632 | 25.91 | 71.23 | 128.20 |
| EfficientNetB0_<br>small | 224 | 256 | 1.24 | 2.59 | 3.92 |
<a name='4'></a>
......
docs/zh_CN/models/HRNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -43,17 +43,17 @@ HRNet 是 2019 年由微软亚洲研究院提出的一种全新的神经网络
<a name='3'></a>
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) |
|-------------|-----------|-------------------|--------------------------|
| HRNet_W18_C | 224 | 256 | 7.368 |
| HRNet_W18_C_ssld | 224 | 256 | 7.368 |
| HRNet_W30_C | 224 | 256 | 9.402 |
| HRNet_W32_C | 224 | 256 | 9.467 |
| HRNet_W40_C | 224 | 256 | 10.739 |
| HRNet_W44_C | 224 | 256 | 11.497 |
| HRNet_W48_C | 224 | 256 | 12.165 |
| HRNet_W48_C_ssld | 224 | 256 | 12.165 |
| HRNet_W64_C | 224 | 256 | 15.003 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|-------------|-----------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
| HRNet_W18_C | 224 | 256 | 6.66 | 8.94 | 11.95 |
| HRNet_W18_C_ssld | 224 | 256 | 6.66 | 8.92 | 11.93 |
| HRNet_W30_C | 224 | 256 | 8.61 | 11.40 | 15.23 |
| HRNet_W32_C | 224 | 256 | 8.54 | 11.58 | 15.57 |
| HRNet_W40_C | 224 | 256 | 9.83 | 15.02 | 20.92 |
| HRNet_W44_C | 224 | 256 | 10.62 | 16.18 | 25.92 |
| HRNet_W48_C | 224 | 256 | 11.07 | 17.06 | 27.28 |
| HRNet_W48_C_ssld | 224 | 256 | 11.09 | 17.04 | 27.28 |
| HRNet_W64_C | 224 | 256 | 13.82 | 21.15 | 35.51 |
<a name='4'></a>
......
docs/zh_CN/models/HarDNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -4,6 +4,7 @@
* [1. 概述](#1)
* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
<a name='1'></a>
## 1. 概述
......@@ -20,3 +21,15 @@ HarDNet（Harmonic DenseNet）是 2019 年由国立清华大学提出的一种
| HarDNet85 | 36.7 | 9.1 | 77.44 | 93.55 |
| HarDNet39_ds | 3.5 | 0.4 | 71.33 | 89.98 |
| HarDNet68_ds | 4.2 | 0.8 | 73.62 | 91.52 |
<a name='3'></a>
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
| ------------ | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
| HarDNet68 | 224 | 256 | 3.58 | 8.53 | 11.58 |
| HarDNet85 | 224 | 256 | 6.24 | 14.85 | 20.57 |
| HarDNet39_ds | 224 | 256 | 1.40 | 2.30 | 3.33 |
| HarDNet68_ds | 224 | 256 | 2.26 | 3.34 | 5.06 |
docs/zh_CN/models/Inception.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -53,15 +53,15 @@ InceptionV4 是 2016 年由 Google 设计的新的神经网络，当时残差结
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) |
|------------------------|-----------|-------------------|--------------------------|
| GoogLeNet | 224 | 256 | 1.807 |
| Xception41 | 299 | 320 | 3.972 |
| Xception41_<br>deeplab | 299 | 320 | 4.408 |
| Xception65 | 299 | 320 | 6.174 |
| Xception65_<br>deeplab | 299 | 320 | 6.464 |
| Xception71 | 299 | 320 | 6.782 |
| InceptionV4 | 299 | 320 | 11.141 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|------------------------|-----------|-------------------|------------------------|------------------------|------------------------|
| GoogLeNet | 224 | 256 | 1.41 | 3.25 | 5.00 |
| Xception41 | 299 | 320 | 3.58 | 8.76 | 16.61 |
| Xception41_<br>deeplab | 299 | 320 | 3.81 | 9.16 | 17.20 |
| Xception65 | 299 | 320 | 5.45 | 12.78 | 24.53 |
| Xception65_<br>deeplab | 299 | 320 | 5.65 | 13.08 | 24.61 |
| Xception71 | 299 | 320 | 6.19 | 15.34 | 29.21 |
| InceptionV4 | 299 | 320 | 8.93 | 15.17 | 21.56 |
<a name='4'></a>
......
docs/zh_CN/models/MixNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -4,6 +4,7 @@
* [1. 概述](#1)
* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
<a name='1'></a>
......@@ -26,4 +27,14 @@ MixNet 是谷歌出的一篇关于轻量级网络的文章，主要工作就在
| MixNet_M | 77.67 | 93.64 | 77.0 | 357.119 | 5.065 |
| MixNet_L | 78.60 | 94.37 | 78.9 | 579.017 | 7.384 |
<a name='3'></a>
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
| -------- | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
| MixNet_S | 224 | 256 | 2.31 | 3.63 | 5.20 |
| MixNet_M | 224 | 256 | 2.84 | 4.60 | 6.62 |
| MixNet_L | 224 | 256 | 3.16 | 5.55 | 8.03 |
关于 Inference speed 等信息，敬请期待。
docs/zh_CN/models/Mobile.md
浏览文件 @ a1ad2c89
此差异已折叠。
docs/zh_CN/models/Others.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -37,16 +37,16 @@ DarkNet53 是 YOLO 作者在论文设计的用于目标检测的 backbone，该
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) |
|---------------------------|-----------|-------------------|----------------------|
| AlexNet | 224 | 256 | 1.176 |
| SqueezeNet1_0 | 224 | 256 | 0.860 |
| SqueezeNet1_1 | 224 | 256 | 0.763 |
| VGG11 | 224 | 256 | 1.867 |
| VGG13 | 224 | 256 | 2.148 |
| VGG16 | 224 | 256 | 2.616 |
| VGG19 | 224 | 256 | 3.076 |
| DarkNet53 | 256 | 256 | 3.139 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|---------------------------|-----------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
| AlexNet | 224 | 256 | 0.81 | 1.50 | 2.33 |
| SqueezeNet1_0 | 224 | 256 | 0.68 | 1.64 | 2.62 |
| SqueezeNet1_1 | 224 | 256 | 0.62 | 1.30 | 2.09 |
| VGG11 | 224 | 256 | 1.72 | 4.15 | 7.24 |
| VGG13 | 224 | 256 | 2.02 | 5.28 | 9.54 |
| VGG16 | 224 | 256 | 2.48 | 6.79 | 12.33 |
| VGG19 | 224 | 256 | 2.93 | 8.28 | 15.21 |
| DarkNet53 | 256 | 256 | 2.79 | 6.42 | 10.89 |
<a name='4'></a>
......
docs/zh_CN/models/PP-LCNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -14,8 +14,9 @@
- [4.1 图像分类](#4.1)
- [4.2 目标检测](#4.2)
- [4.3 语义分割](#4.3)
- [5. 总结](#5)
- [6. 引用](#6)
- [5. 基于 V100 GPU 的预测速度](#5)
- [6. 总结](#6)
- [7. 引用](#7)
<a name="1"></a>
## 1. 摘要
......@@ -54,7 +55,7 @@ SE 模块是 SENet 提出的一种通道注意力机制，可以有效提升模
| <b>0000000000011<b> | <b>63.14<b> | <b>2.05<b> |
| 1111111111111 | 64.27 | 3.80 |
最终，PP-LCNet 中的 SE 模块的位置选用了表格中第三行的方案。
<a name="3.3"></a>
......@@ -106,7 +107,7 @@ BaseNet 经过以上四个方面的改进，得到了 PP-LCNet。下表进一步
| PP-LCNet-0.5x\* | 1.9 | 47 | 66.10 | 86.46 | 2.05 |
| PP-LCNet-1.0x\* | 3.0 | 161 | 74.39 | 92.09 | 2.46 |
| PP-LCNet-2.5x\* | 9.0 | 906 | 80.82 | 95.33 | 5.39 |
其中\*表示使用 SSLD 蒸馏后的模型。
与其他轻量级网络的性能对比：
......@@ -145,18 +146,34 @@ MobileNetV3-large-0.75x | 25.8 | 11.1 |
| Backbone | mIoU(%) | Latency(ms) |
|-------|-----------|----------|
MobileNetV3-large-0.5x | 55.42 | 135 |
<b>PP-LCNet-0.5x<b> | <b>58.36<b> | <b>82<b> |
MobileNetV3-large-0.75x | 64.53 | 151 |
<b>PP-LCNet-1x<b> | <b>66.03<b> | <b>96<b> |
|MobileNetV3-large-0.5x | 55.42 | 135 |
|<b>PP-LCNet-0.5x<b> | <b>58.36<b> | <b>82<b> |
|MobileNetV3-large-0.75x | 64.53 | 151 |
|<b>PP-LCNet-1x<b> | <b>66.03<b> | <b>96<b> |
<a name="5"></a>
## 5. 总结
PP-LCNet 没有像学术界那样死扣极致的 FLOPs 与 Params，而是着眼于分析如何添加对 Intel CPU 友好的模块来提升模型的性能，这样可以更好的平衡准确率和推理时间，其中的实验结论也很适合其他网络结构设计的研究者，同时也为 NAS 搜索研究者提供了更小的搜索空间和一般结论。最终的 PP-LCNet 在产业界也可以更好的落地和应用。
## 5. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP32<br/>Batch Size=1\4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
| ------------- | --------- | ----------------- | ---------------------------- | -------------------------------- | ------------------------------ |
| PPLCNet_x0_25 | 224 | 256 | 0.72 | 1.17 | 1.71 |
| PPLCNet_x0_35 | 224 | 256 | 0.69 | 1.21 | 1.82 |
| PPLCNet_x0_5 | 224 | 256 | 0.70 | 1.32 | 1.94 |
| PPLCNet_x0_75 | 224 | 256 | 0.71 | 1.49 | 2.19 |
| PPLCNet_x1_0 | 224 | 256 | 0.73 | 1.64 | 2.53 |
| PPLCNet_x1_5 | 224 | 256 | 0.82 | 2.06 | 3.12 |
| PPLCNet_x2_0 | 224 | 256 | 0.94 | 2.58 | 4.08 |
<a name="6"></a>
## 6. 引用
## 6. 总结
PP-LCNet 没有像学术界那样死扣极致的 FLOPs 与 Params，而是着眼于分析如何添加对 Intel CPU 友好的模块来提升模型的性能，这样可以更好的平衡准确率和推理时间，其中的实验结论也很适合其他网络结构设计的研究者，同时也为 NAS 搜索研究者提供了更小的搜索空间和一般结论。最终的 PP-LCNet 在产业界也可以更好的落地和应用。
<a name="7"></a>
## 7. 引用
如果你的论文用到了 PP-LCNet 的方法，请添加如下 cite：
```
......
docs/zh_CN/models/ReXNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -4,6 +4,7 @@
* [1. 概述](#1)
* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
<a name='1'></a>
......@@ -24,4 +25,16 @@ ReXNet 是 NAVER 集团 ClovaAI 研发中心基于一种网络架构设计新范
| ReXNet_2_0 | 81.22 | 95.36 | 81.6 | 1.561 | 16.449 |
| ReXNet_3_0 | 82.09 | 96.12 | 82.8 | 3.445 | 34.833 |
<a name='3'></a>
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
| ---------- | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
| ReXNet_1_0 | 224 | 256 | 3.08 | 4.15 | 5.49 |
| ReXNet_1_3 | 224 | 256 | 3.54 | 4.87 | 6.54 |
| ReXNet_1_5 | 224 | 256 | 3.68 | 5.31 | 7.38 |
| ReXNet_2_0 | 224 | 256 | 4.30 | 6.54 | 9.19 |
| ReXNet_3_0 | 224 | 256 | 5.74 | 9.49 | 13.62 |
关于 Inference speed 等信息，敬请期待。
docs/zh_CN/models/RedNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -4,6 +4,7 @@
* [1. 概述](#1)
* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
<a name='1'></a>
## 1. 概述
......@@ -19,4 +20,16 @@
| RedNet38 | 12.4 | 2.2 | 77.47 | 93.56 |
| RedNet50 | 15.5 | 2.7 | 78.33 | 94.17 |
| RedNet101 | 25.7 | 4.7 | 78.94 | 94.36 |
| RedNet152 | 34.0 | 6.8 | 79.17 | 94.40 |
\ No newline at end of file
| RedNet152 | 34.0 | 6.8 | 79.17 | 94.40 |
<a name='3'></a>
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| 模型 | Crop Size | Resize Short Size | time(ms)<br>bs=1 | time(ms)<br>bs=4 | time(ms)<br/>bs=8 |
| --------- | --------- | ----------------- | ---------------- | ---------------- | ----------------- |
| RedNet26 | 224 | 256 | 4.45 | 15.16 | 29.03 |
| RedNet38 | 224 | 256 | 6.24 | 21.39 | 41.26 |
| RedNet50 | 224 | 256 | 8.04 | 27.71 | 53.73 |
| RedNet101 | 224 | 256 | 13.07 | 44.12 | 83.28 |
| RedNet152 | 224 | 256 | 18.66 | 63.27 | 119.48 |
\ No newline at end of file
docs/zh_CN/models/ResNeSt_RegNet.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -4,7 +4,8 @@
* [1. 概述](#1)
* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
* [3. 基于 T4 GPU 的预测速度](#3)
* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
* [4. 基于 T4 GPU 的预测速度](#4)
<a name='1'></a>
......@@ -26,7 +27,17 @@ RegNet 是由 facebook 于 2020 年提出，旨在深化设计空间理念的概
<a name='3'></a>
## 3. 基于 T4 GPU 的预测速度
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
| ---------------------- | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 224 | 256 | 2.73 | 5.33 | 8.24 |
| ResNeSt50 | 224 | 256 | 7.36 | 10.23 | 13.84 |
| RegNetX_4GF | 224 | 256 | 6.46 | 8.48 | 11.45 |
<a name='4'></a>
## 4. 基于 T4 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP16<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP16<br>Batch Size=4<br>(ms) | FP16<br>Batch Size=8<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=4<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=8<br>(ms) |
|--------------------|-----------|-------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|
......
docs/zh_CN/models/ResNet_and_vd.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -63,24 +63,24 @@ ResNet 系列模型是在 2015 年提出的，一举在 ILSVRC2015 比赛中取
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) |
|------------------|-----------|-------------------|--------------------------|
| ResNet18 | 224 | 256 | 1.499 |
| ResNet18_vd | 224 | 256 | 1.603 |
| ResNet34 | 224 | 256 | 2.272 |
| ResNet34_vd | 224 | 256 | 2.343 |
| ResNet34_vd_ssld | 224 | 256 | 2.343 |
| ResNet50 | 224 | 256 | 2.939 |
| ResNet50_vc | 224 | 256 | 3.041 |
| ResNet50_vd | 224 | 256 | 3.165 |
| ResNet50_vd_v2 | 224 | 256 | 3.165 |
| ResNet101 | 224 | 256 | 5.314 |
| ResNet101_vd | 224 | 256 | 5.252 |
| ResNet152 | 224 | 256 | 7.205 |
| ResNet152_vd | 224 | 256 | 7.200 |
| ResNet200_vd | 224 | 256 | 8.885 |
| ResNet50_vd_ssld | 224 | 256 | 3.165 |
| ResNet101_vd_ssld | 224 | 256 | 5.252 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP32<br/>Batch Size=1\4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|------------------|-----------|-------------------|--------------------------|--------------------------|--------------------------|
| ResNet18 | 224 | 256 | 1.22 | 2.19 | 3.63 |
| ResNet18_vd | 224 | 256 | 1.26 | 2.28 | 3.89 |
| ResNet34 | 224 | 256 | 1.97 | 3.25 | 5.70 |
| ResNet34_vd | 224 | 256 | 2.00 | 3.28 | 5.84 |
| ResNet34_vd_ssld | 224 | 256 | 2.00 | 3.26 | 5.85 |
| ResNet50 | 224 | 256 | 2.54 | 4.79 | 7.40 |
| ResNet50_vc | 224 | 256 | 2.57 | 4.83 | 7.52 |
| ResNet50_vd | 224 | 256 | 2.60 | 4.86 | 7.63 |
| ResNet50_vd_v2 | 224 | 256 | 2.59 | 4.86 | 7.59 |
| ResNet101 | 224 | 256 | 4.37 | 8.18 | 12.38 |
| ResNet101_vd | 224 | 256 | 4.43 | 8.25 | 12.60 |
| ResNet152 | 224 | 256 | 6.05 | 11.41 | 17.33 |
| ResNet152_vd | 224 | 256 | 6.11 | 11.51 | 17.59 |
| ResNet200_vd | 224 | 256 | 7.70 | 14.57 | 22.16 |
| ResNet50_vd_ssld | 224 | 256 | 2.59 | 4.87 | 7.62 |
| ResNet101_vd_ssld | 224 | 256 | 4.43 | 8.25 | 12.58 |
<a name='4'></a>
......
docs/zh_CN/models/SEResNext_and_Res2Net.md
浏览文件 @ a1ad2c89
......@@ -71,32 +71,35 @@ Res2Net 是 2019 年提出的一种全新的对 ResNet 的改进方案，该方
## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) |
|-----------------------|-----------|-------------------|--------------------------|
| Res2Net50_26w_4s | 224 | 256 | 4.148 |
| Res2Net50_vd_26w_4s | 224 | 256 | 4.172 |
| Res2Net50_14w_8s | 224 | 256 | 5.113 |
| Res2Net101_vd_26w_4s | 224 | 256 | 7.327 |
| Res2Net200_vd_26w_4s | 224 | 256 | 12.806 |
| ResNeXt50_32x4d | 224 | 256 | 10.964 |
| ResNeXt50_vd_32x4d | 224 | 256 | 7.566 |
| ResNeXt50_64x4d | 224 | 256 | 13.905 |
| ResNeXt50_vd_64x4d | 224 | 256 | 14.321 |
| ResNeXt101_32x4d | 224 | 256 | 14.915 |
| ResNeXt101_vd_32x4d | 224 | 256 | 14.885 |
| ResNeXt101_64x4d | 224 | 256 | 28.716 |
| ResNeXt101_vd_64x4d | 224 | 256 | 28.398 |
| ResNeXt152_32x4d | 224 | 256 | 22.996 |
| ResNeXt152_vd_32x4d | 224 | 256 | 22.729 |
| ResNeXt152_64x4d | 224 | 256 | 46.705 |
| ResNeXt152_vd_64x4d | 224 | 256 | 46.395 |
| SE_ResNet18_vd | 224 | 256 | 1.694 |
| SE_ResNet34_vd | 224 | 256 | 2.786 |
| SE_ResNet50_vd | 224 | 256 | 3.749 |
| SE_ResNeXt50_32x4d | 224 | 256 | 8.924 |
| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 224 | 256 | 9.011 |
| SE_ResNeXt101_32x4d | 224 | 256 | 19.204 |
| SENet154_vd | 224 | 256 | 50.406 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|-----------------------|-----------|-------------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------|
| Res2Net50_26w_4s | 224 | 256 | 3.52 | 6.23 | 9.30 |
| Res2Net50_vd_26w_4s | 224 | 256 | 3.59 | 6.35 | 9.50 |
| Res2Net50_14w_8s | 224 | 256 | 4.39 | 7.21 | 10.38 |
| Res2Net101_vd_26w_4s | 224 | 256 | 6.34 | 11.02 | 16.13 |
| Res2Net200_vd_26w_4s | 224 | 256 | 11.45 | 19.77 | 28.81 |
| ResNeXt50_32x4d | 224 | 256 | 5.07 | 8.49 | 12.02 |
| ResNeXt50_vd_32x4d | 224 | 256 | 5.29 | 8.68 | 12.33 |
| ResNeXt50_64x4d | 224 | 256 | 9.39 | 13.97 | 20.56 |
| ResNeXt50_vd_64x4d | 224 | 256 | 9.75 | 14.14 | 20.84 |
| ResNeXt101_32x4d | 224 | 256 | 11.34 | 16.78 | 22.80 |
| ResNeXt101_vd_32x4d | 224 | 256 | 11.36 | 17.01 | 23.07 |
| ResNeXt101_64x4d | 224 | 256 | 21.57 | 28.08 | 39.49 |
| ResNeXt101_vd_64x4d | 224 | 256 | 21.57 | 28.22 | 39.70 |
| ResNeXt152_32x4d | 224 | 256 | 17.14 | 25.11 | 33.79 |
| ResNeXt152_vd_32x4d | 224 | 256 | 16.99 | 25.29 | 33.85 |
| ResNeXt152_64x4d | 224 | 256 | 33.07 | 42.05 | 59.13 |
| ResNeXt152_vd_64x4d | 224 | 256 | 33.30 | 42.41 | 59.42 |
| SE_ResNet18_vd | 224 | 256 | 1.48 | 2.70 | 4.32 |
| SE_ResNet34_vd | 224 | 256 | 2.42 | 3.69 | 6.29 |
| SE_ResNet50_vd | 224 | 256 | 3.11 | 5.99 | 9.34 |
| SE_ResNeXt50_32x4d | 224 | 256 | 6.39 | 11.01 | 14.94 |
| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 224 | 256 | 7.04 | 11.57 | 16.01 |
| SE_ResNeXt101_32x4d | 224 | 256 | 13.31 | 21.85 | 28.77 |
| SENet154_vd | 224 | 256 | 34.83 | 51.22 | 69.74 |
| Res2Net50_vd_26w_4s_ssld | 224 | 256 | 3.58 | 6.35 | 9.52 |
| Res2Net101_vd_26w_4s_ssld | 224 | 256 | 6.33 | 11.02 | 16.11 |
| Res2Net200_vd_26w_4s_ssld | 224 | 256 | 11.47 | 19.75 | 28.83 |
<a name='4'></a>
......
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