# DLA 系列 ---- ## 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) ## 1. 概述 DLA(Deep Layer Aggregation)。 视觉识别需要丰富的表示形式,其范围从低到高,范围从小到大,分辨率从精细到粗糙。即使卷积网络中的要素深度很深,仅靠隔离层还是不够的:将这些表示法进行复合和聚合可改善对内容和位置的推断。尽管已合并了残差连接以组合各层,但是这些连接本身是“浅”的,并且只能通过简单的一步操作来融合。作者通过更深层的聚合来增强标准体系结构,以更好地融合各层的信息。Deep Layer Aggregation 结构迭代地和分层地合并了特征层次结构,以使网络具有更高的准确性和更少的参数。跨体系结构和任务的实验表明,与现有的分支和合并方案相比,Deep Layer Aggregation 可提高识别和分辨率。[论文地址](https://arxiv.org/abs/1707.06484)。 ## 2. 精度、FLOPS 和参数量 | Model | Params (M) | FLOPs (G) | Top-1 (%) | Top-5 (%) | |:-----------------:|:----------:|:---------:|:---------:|:---------:| | DLA34 | 15.8 | 3.1 | 76.03 | 92.98 | | DLA46_c | 1.3 | 0.5 | 63.21 | 85.30 | | DLA46x_c | 1.1 | 0.5 | 64.36 | 86.01 | | DLA60 | 22.0 | 4.2 | 76.10 | 92.92 | | DLA60x | 17.4 | 3.5 | 77.53 | 93.78 | | DLA60x_c | 1.3 | 0.6 | 66.45 | 87.54 | | 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 | ## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度 | 模型 | Crop Size | Resize Short Size | FP32
Batch Size=1
(ms) | FP32
Batch Size=4
(ms) | FP32
Batch Size=8
(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 |