MODEL_ZOO_cn.md

# 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

### SOLOv2

请参考[solov2](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/dygraph/configs/solov2/)