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PaddlePaddle
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b75fd383
编写于
11月 02, 2020
作者:
G
Guanghua Yu
提交者:
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11月 02, 2020
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Add solov2_mobilenetv3 (#1642)
* add solov2_mobilenetv3
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957b3d13
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Showing
3 changed file
with
183 addition
and
0 deletion
+183
-0
configs/solov2/README.md
configs/solov2/README.md
+1
-0
configs/solov2/solov2_light_448_reader.yml
configs/solov2/solov2_light_448_reader.yml
+103
-0
configs/solov2/solov2_mobilenetv3_fpn_448_3x.yml
configs/solov2/solov2_mobilenetv3_fpn_448_3x.yml
+79
-0
未找到文件。
configs/solov2/README.md
浏览文件 @
b75fd383
...
...
@@ -14,6 +14,7 @@ SOLOv2 (Segmenting Objects by Locations) is a fast instance segmentation framewo
| Backbone | Multi-scale training | Lr schd | Inf time (V100) | Mask AP | Download | Configs |
| :---------------------: | :-------------------: | :-----: | :------------: | :-----: | :---------: | :------------------------: |
| Mobilenetv3-FPN | True | 3x | 20.0ms | 30.0 |
[
model
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/solov2_mobilenetv3_fpn_448_3x.pdparams
)
|
[
config
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/solov2/solov2_mobilenetv3_fpn_448_3x.yml
)
|
| R50-FPN | False | 1x | 45.7ms | 35.6 |
[
model
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/solov2_r50_fpn_1x.pdparams
)
|
[
config
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/solov2/solov2_r50_fpn_1x.yml
)
|
| R50-FPN | True | 3x | 45.7ms | 37.9 |
[
model
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/solov2_r50_fpn_3x.pdparams
)
|
[
config
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/solov2/solov2_r50_fpn_3x.yml
)
|
| R101-VD-FPN | True | 3x | 82.6ms | 42.6 |
[
model
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/solov2_r101_vd_fpn_3x.pdparams
)
|
[
config
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/solov2/solov2_r101_vd_fpn_3x.yml
)
|
...
...
configs/solov2/solov2_light_448_reader.yml
0 → 100644
浏览文件 @
b75fd383
TrainReader
:
batch_size
:
4
worker_num
:
2
inputs_def
:
fields
:
[
'
image'
,
'
im_id'
,
'
gt_segm'
]
dataset
:
!COCODataSet
dataset_dir
:
dataset/coco
anno_path
:
annotations/instances_train2017.json
image_dir
:
train2017
sample_transforms
:
-
!DecodeImage
to_rgb
:
true
-
!Poly2Mask
{}
-
!ColorDistort
{}
-
!RandomCrop
is_mask_crop
:
True
-
!ResizeImage
target_size
:
[
352
,
384
,
416
,
448
,
480
,
512
]
max_size
:
768
interp
:
1
use_cv2
:
true
resize_box
:
true
-
!RandomFlipImage
prob
:
0.5
-
!NormalizeImage
is_channel_first
:
false
is_scale
:
true
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
-
!Permute
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:
false
channel_first
:
true
batch_transforms
:
-
!PadBatch
pad_to_stride
:
32
-
!Gt2Solov2Target
num_grids
:
[
40
,
36
,
24
,
16
,
12
]
scale_ranges
:
[[
1
,
56
],
[
28
,
112
],
[
56
,
224
],
[
112
,
448
],
[
224
,
896
]]
coord_sigma
:
0.2
shuffle
:
True
EvalReader
:
inputs_def
:
fields
:
[
'
image'
,
'
im_info'
,
'
im_id'
]
dataset
:
!COCODataSet
image_dir
:
val2017
anno_path
:
annotations/instances_val2017.json
dataset_dir
:
dataset/coco
sample_transforms
:
-
!DecodeImage
to_rgb
:
true
-
!ResizeImage
interp
:
1
max_size
:
768
target_size
:
448
use_cv2
:
true
-
!NormalizeImage
is_channel_first
:
false
is_scale
:
true
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
-
!Permute
channel_first
:
true
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:
false
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:
-
!PadBatch
pad_to_stride
:
32
use_padded_im_info
:
false
# only support batch_size=1 when evaluation
batch_size
:
1
shuffle
:
false
drop_last
:
false
drop_empty
:
false
worker_num
:
2
TestReader
:
inputs_def
:
fields
:
[
'
image'
,
'
im_info'
,
'
im_id'
,
'
im_shape'
]
dataset
:
!ImageFolder
anno_path
:
dataset/coco/annotations/instances_val2017.json
sample_transforms
:
-
!DecodeImage
to_rgb
:
true
-
!ResizeImage
interp
:
1
max_size
:
768
target_size
:
448
use_cv2
:
true
-
!NormalizeImage
is_channel_first
:
false
is_scale
:
true
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
-
!Permute
channel_first
:
true
to_bgr
:
false
batch_transforms
:
-
!PadBatch
pad_to_stride
:
32
use_padded_im_info
:
false
configs/solov2/solov2_mobilenetv3_fpn_448_3x.yml
0 → 100644
浏览文件 @
b75fd383
architecture
:
SOLOv2
use_gpu
:
true
max_iters
:
135000
snapshot_iter
:
20000
log_smooth_window
:
20
save_dir
:
output
pretrain_weights
:
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x1_0_ssld_pretrained.tar
metric
:
COCO
weights
:
output/solov2/solov2_mobilenetv3_fpn_448_3x/model_final
num_classes
:
81
use_ema
:
true
ema_decay
:
0.9998
SOLOv2
:
backbone
:
MobileNetV3RCNN
fpn
:
FPN
bbox_head
:
SOLOv2Head
mask_head
:
SOLOv2MaskHead
MobileNetV3RCNN
:
norm_type
:
bn
freeze_norm
:
true
norm_decay
:
0.0
feature_maps
:
[
2
,
3
,
4
,
6
]
conv_decay
:
0.00001
lr_mult_list
:
[
0.25
,
0.25
,
0.5
,
0.5
,
0.75
]
scale
:
1.0
model_name
:
large
FPN
:
max_level
:
6
min_level
:
2
num_chan
:
256
spatial_scale
:
[
0.03125
,
0.0625
,
0.125
,
0.25
]
reverse_out
:
True
SOLOv2Head
:
seg_feat_channels
:
256
stacked_convs
:
2
num_grids
:
[
40
,
36
,
24
,
16
,
12
]
kernel_out_channels
:
128
solov2_loss
:
SOLOv2Loss
mask_nms
:
MaskMatrixNMS
drop_block
:
True
SOLOv2MaskHead
:
in_channels
:
128
out_channels
:
128
start_level
:
0
end_level
:
3
SOLOv2Loss
:
ins_loss_weight
:
3.0
focal_loss_gamma
:
2.0
focal_loss_alpha
:
0.25
MaskMatrixNMS
:
pre_nms_top_n
:
500
post_nms_top_n
:
100
LearningRate
:
base_lr
:
0.02
schedulers
:
-
!PiecewiseDecay
gamma
:
0.1
milestones
:
[
90000
,
120000
]
-
!LinearWarmup
start_factor
:
0.
steps
:
1000
OptimizerBuilder
:
optimizer
:
momentum
:
0.9
type
:
Momentum
regularizer
:
factor
:
0.0001
type
:
L2
_READER_
:
'
solov2_light_448_reader.yml'
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