Group Normalization
Model Zoo
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-FPN |
Faster |
1 |
2x |
- |
41.9 |
- |
下载链接 |
配置文件 |
ResNet50-FPN |
Mask |
1 |
2x |
- |
42.3 |
38.4 |
下载链接 |
配置文件 |
ResNet50-FPN |
Cascade Faster |
1 |
2x |
- |
44.6 |
- |
下载链接 |
配置文件 |
ResNet50-FPN |
Cacade Mask |
1 |
2x |
- |
45.0 |
39.3 |
下载链接 |
配置文件 |
注意: Faster R-CNN baseline仅使用 2fc
head,而此处使用4conv1fc
head(4层conv之间使用GN),并且FPN也使用GN,而对于Mask R-CNN是在mask head的4层conv之间也使用GN。
Citations
@inproceedings{wu2018group,
title={Group Normalization},
author={Wu, Yuxin and He, Kaiming},
booktitle={Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)},
year={2018}
}