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1cd90f93
编写于
10月 29, 2019
作者:
W
wuzewu
提交者:
GitHub
10月 29, 2019
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Update model_zoo.md
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ea17e12b
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1 changed file
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docs/model_zoo.md
docs/model_zoo.md
+5
-5
未找到文件。
docs/model_zoo.md
浏览文件 @
1cd90f93
...
@@ -8,11 +8,11 @@ PaddleSeg对所有内置的分割模型都提供了公开数据集下的预训
...
@@ -8,11 +8,11 @@ PaddleSeg对所有内置的分割模型都提供了公开数据集下的预训
| 模型 | 数据集合 | Depth multiplier | 下载地址 | Accuray Top1/5 Error|
| 模型 | 数据集合 | Depth multiplier | 下载地址 | Accuray Top1/5 Error|
|---|---|---|---|---|
|---|---|---|---|---|
| MobieNetV2_1.0x | ImageNet | 1.0x |
[
MobileNetV2_1.0x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_pretrained.tar
)
| 72.15%/90.65% |
| Mobi
l
eNetV2_1.0x | ImageNet | 1.0x |
[
MobileNetV2_1.0x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_pretrained.tar
)
| 72.15%/90.65% |
| MobieNetV2_0.25x | ImageNet | 0.25x |
[
MobileNetV2_0.25x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_25_pretrained.tar
)
| 53.21%/76.52% |
| Mobi
l
eNetV2_0.25x | ImageNet | 0.25x |
[
MobileNetV2_0.25x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_25_pretrained.tar
)
| 53.21%/76.52% |
| MobieNetV2_0.5x | ImageNet | 0.5x |
[
MobileNetV2_0.5x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_5_pretrained.tar
)
| 65.03%/85.72% |
| Mobi
l
eNetV2_0.5x | ImageNet | 0.5x |
[
MobileNetV2_0.5x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_5_pretrained.tar
)
| 65.03%/85.72% |
| MobieNetV2_1.5x | ImageNet | 1.5x |
[
MobileNetV2_1.5x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x1_5_pretrained.tar
)
| 74.12%/91.67% |
| Mobi
l
eNetV2_1.5x | ImageNet | 1.5x |
[
MobileNetV2_1.5x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x1_5_pretrained.tar
)
| 74.12%/91.67% |
| MobieNetV2_2.0x | ImageNet | 2.0x |
[
MobileNetV2_2.0x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x2_0_pretrained.tar
)
| 75.23%/92.58% |
| Mobi
l
eNetV2_2.0x | ImageNet | 2.0x |
[
MobileNetV2_2.0x
](
https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x2_0_pretrained.tar
)
| 75.23%/92.58% |
用户可以结合实际场景的精度和预测性能要求,选取不同
`Depth multiplier`
参数的MobileNet模型。
用户可以结合实际场景的精度和预测性能要求,选取不同
`Depth multiplier`
参数的MobileNet模型。
...
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