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e5a66857
编写于
7月 12, 2020
作者:
J
jiangjiajun
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modify paddlelite docs
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8b0b2b2e
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Showing
2 changed file
with
6 addition
and
6 deletion
+6
-6
docs/train/instance_segmentation.md
docs/train/instance_segmentation.md
+3
-3
docs/train/object_detection.md
docs/train/object_detection.md
+3
-3
未找到文件。
docs/train/instance_segmentation.md
浏览文件 @
e5a66857
...
...
@@ -10,9 +10,9 @@ PaddleX目前提供了MaskRCNN实例分割模型结构,多种backbone模型,
| 模型(点击获取代码) | Box MMAP/Seg MMAP | 模型大小 | GPU预测速度 | Arm预测速度 | 备注 |
| :---------------- | :------- | :------- | :--------- | :--------- | :----- |
|
[
MaskRCNN-ResNet50-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/instance_segmentation/mask_r50_fpn.py
)
| 36.5%/32.2% | 170.0MB | 160.185ms | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
MaskRCNN-ResNet18-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/instance_segmentation/mask_r18_fpn.py
)
| -/- | 120.0MB | - | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
MaskRCNN-HRNet-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/instance_segmentation/mask_hrnet_fpn.py
)
| -/- | 116.MB | - | - | 模型精度高,预测速度快,适用于服务端部署 |
|
[
MaskRCNN-ResNet50-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/instance_segmentation/mask_r
cnn_r
50_fpn.py
)
| 36.5%/32.2% | 170.0MB | 160.185ms | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
MaskRCNN-ResNet18-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/instance_segmentation/mask_r
cnn_r
18_fpn.py
)
| -/- | 120.0MB | - | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
MaskRCNN-HRNet-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/instance_segmentation/mask_
rcnn_
hrnet_fpn.py
)
| -/- | 116.MB | - | - | 模型精度高,预测速度快,适用于服务端部署 |
## 开始训练
...
...
docs/train/object_detection.md
浏览文件 @
e5a66857
...
...
@@ -13,9 +13,9 @@ PaddleX目前提供了FasterRCNN和YOLOv3两种检测结构,多种backbone模型
|
[
YOLOv3-MobileNetV1
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/yolov3_mobilenetv1.py
)
| 29.3% | 99.2MB | 15.442ms | - | 模型小,预测速度快,适用于低性能或移动端设备 |
|
[
YOLOv3-MobileNetV3
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/yolov3_mobilenetv3.py
)
| 31.6% | 100.7MB | 143.322ms | - | 模型小,移动端上预测速度有优势 |
|
[
YOLOv3-DarkNet53
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/yolov3_darknet53.py
)
| 38.9 | 249.2MB | 42.672ms | - | 模型较大,预测速度快,适用于服务端 |
|
[
FasterRCNN-ResNet50-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/faster_r50_fpn.py
)
| 37.2% | 136.0MB | 197.715ms | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
FasterRCNN-ResNet18-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/faster_r18_fpn.py
)
| - | - | - | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
FasterRCNN-HRNet-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/faster_hrnet_fpn.py
)
| 36.0% | 115.MB | 81.592ms | - | 模型精度高,预测速度快,适用于服务端部署 |
|
[
FasterRCNN-ResNet50-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/faster_r
cnn_r
50_fpn.py
)
| 37.2% | 136.0MB | 197.715ms | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
FasterRCNN-ResNet18-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/faster_r
cnn_r
18_fpn.py
)
| - | - | - | - | 模型精度高,适用于服务端部署 |
|
[
FasterRCNN-HRNet-FPN
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/doc/tutorials/train/object_detection/faster_
rcnn_
hrnet_fpn.py
)
| 36.0% | 115.MB | 81.592ms | - | 模型精度高,预测速度快,适用于服务端部署 |
## 开始训练
...
...
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