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1394adde
编写于
8月 17, 2020
作者:
K
Kaipeng Deng
提交者:
GitHub
8月 17, 2020
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浏览文件
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电子邮件补丁
差异文件
fix ppyolo/README_cn (#1222)
上级
d94b2d5a
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
3 addition
and
3 deletion
+3
-3
configs/ppyolo/README_cn.md
configs/ppyolo/README_cn.md
+3
-3
未找到文件。
configs/ppyolo/README_cn.md
浏览文件 @
1394adde
...
...
@@ -65,9 +65,9 @@ PP-YOLO从如下方面优化和提升YOLOv3模型的精度和速度:
### PP-YOLO 移动端模型
| 模型 | GPU个数 | 每GPU图片个数 | 骨干网络 | 输入尺寸 | Box AP50
<sup>
val
</sup>
| Box AP50
<sup>
test
</sup>
| V100 FP32(FPS) | V100 TensorRT FP16(FPS) | 模型下载 | 配置文件 |
|:------------------------:|:-------:|:-------------:|:----------:| :-------:| :--------------------: | :
:
---------------------: |------------: | :---------------------: | :------: | :------: |
| PP-YOLO_r18vd
| 4 | 32 | ResNet18vd | 416 | 47.0 | 47.7
| 401.6 | 724.6 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo_r18vd.pdparams
)
|
[
配置文件
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/ppyolo/ppyolo_r18vd.yml
)
|
| PP-YOLO_r18vd
| 4 | 32 | ResNet18vd | 320 | 43.7 | 44.4
| 478.5 | 791.3 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo_r18vd.pdparams
)
|
[
配置文件
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/ppyolo/ppyolo_r18vd.yml
)
|
|:------------------------:|:-------:|:-------------:|:----------:| :-------:| :--------------------: | :---------------------: |------------: | :---------------------: | :------: | :------: |
| PP-YOLO_r18vd
| 4 | 32 | ResNet18vd | 416 | 47.0 | 47.7
| 401.6 | 724.6 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo_r18vd.pdparams
)
|
[
配置文件
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/ppyolo/ppyolo_r18vd.yml
)
|
| PP-YOLO_r18vd
| 4 | 32 | ResNet18vd | 320 | 43.7 | 44.4
| 478.5 | 791.3 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo_r18vd.pdparams
)
|
[
配置文件
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/ppyolo/ppyolo_r18vd.yml
)
|
-
PP-YOLO_r18vd 模型使用COCO数据集中train2017作为训练集,使用val2017和test-dev2017作为测试集,Box AP50
<sup>
val
</sup>
为
`mAP(IoU=0.5)`
评估结果。
-
PP-YOLO_r18vd 模型训练过程中使用4GPU,每GPU batch size为32进行训练,如训练GPU数和batch size不使用上述配置,须参考
[
FAQ
](
../../docs/FAQ.md
)
调整学习率和迭代次数。
...
...
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