# 模型库和基线 ## 测试环境 - Python 3.7 - PaddlePaddle 每日版本 - CUDA 9.0 - cuDNN >=7.4 - NCCL 2.1.2 ## 通用设置 - 所有模型均在COCO17数据集中训练和测试。 - 除非特殊说明，所有ResNet骨干网络采用[ResNet-B](https://arxiv.org/pdf/1812.01187)结构。 - 对于RCNN和RetinaNet系列模型，训练阶段仅使用水平翻转作为数据增强，测试阶段不使用数据增强。 - **推理时间(fps)**: 推理时间是在一张Tesla V100的GPU上通过'tools/eval.py'测试所有验证集得到，单位是fps(图片数/秒), cuDNN版本是7.5，包括数据加载、网络前向执行和后处理, batch size是1。 ## 训练策略 - 我们采用和[Detectron](https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/MODEL_ZOO.md#training-schedules)相同的训练策略。 - 1x 策略表示：在总batch size为8时，初始学习率为0.01，在8 epoch和11 epoch后学习率分别下降10倍，最终训练12 epoch。 - 2x 策略为1x策略的两倍，同时学习率调整位置也为1x的两倍。 ## ImageNet预训练模型 Paddle提供基于ImageNet的骨架网络预训练模型。所有预训练模型均通过标准的Imagenet-1k数据集训练得到。[下载链接](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification#supported-models-and-performances) - 注：ResNet50模型通过余弦学习率调整策略训练得到。[ResNet50下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet18_pretrained.tar), [ResNet50_vd下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_pretrained.tar) ## 基线 ### Faster & Mask R-CNN | 骨架网络 | 网络类型 | 每张GPU图片个数 | 学习率策略 |推理时间(fps) | Box AP | Mask AP | 下载 | 配置文件 | | :------------------- | :------------- | :-----: | :-----: | :------------: | :-----: | :-----: | :-----------------------------------------------------: | :-----: | | ResNet50 | Faster | 1 | 1x | ---- | 35.1 | - | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/faster_rcnn_r50_1x_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/faster_rcnn_r50_1x_coco.yml) | | ResNet50-FPN | Faster | 1 | 1x | ---- | 37.0 | - | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml) | | ResNet50 | Mask | 1 | 1x | ---- | 36.4 | 31.9 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/mask_rcnn_r50_1x_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/mask_rcnn_r50_1x_coco.yml) | | ResNet50-FPN | Mask | 1 | 1x | ---- | 38.3 | 34.5 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml) | | ResNet50-FPN | Cascade Faster | 1 | 1x | ---- | 41.1 | - | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/cascade_faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml) | | ResNet50-FPN | Cascade Mask | 1 | 1x | ---- | 41.6 | 35.3 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml) | ### YOLOv3 on COCO | 骨架网络 | 输入尺寸 | 每张GPU图片个数 | 学习率策略 |推理时间(fps) | Box AP | 下载 | 配置文件 | | :------------------- | :------- | :-----: | :-----: | :------------: | :-----: | :-----------------------------------------------------: | :-----: | | DarkNet53(paper) | 608 | 8 | 270e | ---- | 33.0 | - | - | | DarkNet53(paper) | 416 | 8 | 270e | ---- | 31.0 | - | - | | DarkNet53(paper) | 320 | 8 | 270e | ---- | 28.2 | - | - | | DarkNet53 | 608 | 8 | 270e | ---- | 39.0 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_darknet53_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_darknet53_270e_coco.yml) | | DarkNet53 | 416 | 8 | 270e | ---- | 37.5 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_darknet53_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_darknet53_270e_coco.yml) | | DarkNet53 | 320 | 8 | 270e | ---- | 34.6 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_darknet53_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_darknet53_270e_coco.yml) | | MobileNet-V1 | 608 | 8 | 270e | ---- | 28.8 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.yml) | | MobileNet-V1 | 416 | 8 | 270e | ---- | 28.7 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.yml) | | MobileNet-V1 | 320 | 8 | 270e | ---- | 26.5 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v1_270e_coco.yml) | | MobileNet-V3 | 608 | 8 | 270e | ---- | 31.4 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_coco.yml) | | MobileNet-V3 | 416 | 8 | 270e | ---- | 29.7 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_coco.yml) | | MobileNet-V3 | 320 | 8 | 270e | ---- | 26.9 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_coco.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_coco.yml) | ### YOLOv3 on Pasacl VOC | 骨架网络 | 输入尺寸 | 每张GPU图片个数 | 学习率策略 |推理时间(fps)| Box AP | 下载 | 配置文件 | | :----------- | :--: | :-----: | :-----: |:------------: |:----: | :-------: | :----: | | MobileNet-V1 | 608 | 8 | 270e | - | 75.1 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml) | | MobileNet-V1 | 416 | 8 | 270e | - | 76.1 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml) | | MobileNet-V1 | 320 | 8 | 270e | - | 73.6 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml) | | MobileNet-V3 | 608 | 8 | 270e | - | 79.6 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_voc.yml) | | MobileNet-V3 | 416 | 8 | 270e | - | 78.6 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_voc.yml) | | MobileNet-V3 | 320 | 8 | 270e | - | 76.4 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/yolov3_mobilenet_v3_large_270e_voc.yml) | **注意：** YOLOv3均使用8GPU训练，训练270个epoch ### SSD on Pascal VOC | 骨架网络 | 网络类型 | 每张GPU图片个数 | 学习率策略 |推理时间(fps) | Box AP | 下载 | 配置文件 | | :-------------- | :------------- | :-----: | :-----: | :------------: | :-----: | :-----------------------------------------------------: | :-----: | | VGG | SSD | 8 | 240e | ---- | 78.2 | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/ssd_vgg16_300_240e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/ssd_vgg16_300_240e_voc.yml) | **注意：** SSD使用4GPU训练，训练240个epoch