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服务器端实用目标检测方案
简介
近年来,学术界和工业界广泛关注图像中目标检测任务。基于
PaddleClas
中SSLD蒸馏方案训练得到的ResNet50_vd预训练模型(ImageNet1k验证集上Top1 Acc为82.39%),结合PaddleDetection中的丰富算子,飞桨提供了一种面向服务器端实用的目标检测方案PSS-DET(Practical Server Side Detection)。基于COCO2017目标检测数据集,V100单卡预测速度为61FPS时,COCO mAP可达41.2%。
模型库
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
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配置文件
ResNet50-vd-FPN-Dcnv2
Faster
2
3x
61.425
41.5
-
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