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Raw Blame History

DPN与DenseNet系列

概述

正在持续更新中......

该系列模型的FLOPS、参数量以及fp32预测耗时如下图所示。

所有模型在预测时，图像的crop_size设置为224，resize_short_size设置为256。

精度、FLOPS和参数量

Models	Top1	Top5	Reference top1	Reference top5	FLOPS (G)	Parameters (M)
DenseNet121	0.757	0.926	0.750		5.690	7.980
DenseNet161	0.786	0.941	0.778		15.490	28.680
DenseNet169	0.768	0.933	0.764		6.740	14.150
DenseNet201	0.776	0.937	0.775		8.610	20.010
DenseNet264	0.780	0.939	0.779		11.540	33.370
DPN68	0.768	0.934	0.764	0.931	4.030	10.780
DPN92	0.799	0.948	0.793	0.946	12.540	36.290
DPN98	0.806	0.951	0.799	0.949	22.220	58.460
DPN107	0.809	0.953	0.802	0.951	35.060	82.970
DPN131	0.807	0.951	0.801	0.949	30.510	75.360

FP32预测速度

Models	Crop Size	Resize Short Size	Batch Size=1 (ms)
DenseNet121	224	256	4.371
DenseNet161	224	256	8.863
DenseNet169	224	256	6.391
DenseNet201	224	256	8.173
DenseNet264	224	256	11.942
DPN68	224	256	11.805
DPN92	224	256	17.840
DPN98	224	256	21.057
DPN107	224	256	28.685
DPN131	224	256	28.083