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Raw Blame History

模型库

所有模型和部分基准测试如下。

预训练模型

算法 配置文件 下载链接
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k model | log
byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-300e_in1k model | log
DeepCluster deepcluster-sobel_resnet50_8xb64-steplr-200e_in1k model
DenseCL densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k model | log
ODC odc_resnet50_8xb64-steplr-440e_in1k model
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k model | log
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k model | log
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k model | log
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 model | log
MoCo v3 mocov3_vit-small-p16_32xb128-fp16-coslr-300e_in1k-224 model | log

备注:

  • 训练细节记录在配置文件名中。

  • 可以点击算法名获得更加全面的信息。

基准测试

在下列表格中,我们只展示了基于 ImageNet 数据集的线性评估COCO17 数据集的目标检测和 PASCAL VOC12 Aug 数据集的分割任务,您可以点击预训练模型表格中的算法名查看其它基准测试结果。

ImageNet 线性评估

如果没有特殊说明,下列实验采用 MoCo 的设置,或者采用的训练设置写在备注中。

算法 配置文件 备注 Top-1 (%)
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k 67.68
DeepCluster deepcluster-sobel_resnet50_8xb64-steplr-200e_in1k.py 46.92
DenseCL densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 63.34
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 67.56
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k 58.16
ODC odc_resnet50_8xb64-steplr-440e_in1k 53.42
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k 39.65
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k 44.35
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 58.92
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k SimSiam 论文设置 68.20
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k SimSiam 论文设置 69.80
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 SwAV 论文设置 70.55
MoCo v3 mocov3_vit-small-p16_32xb128-fp16-coslr-300e_in1k-224 MoCo v3 论文设置 73.07

COCO17 目标检测

在 COCO17 数据集的目标检测任务中,我们选用 MoCo 的评估设置,基于 Mask-RCNN 网络架构,下列结果通过同样的 配置文件 训练得到。

算法 配置文件 mAP (Box) mAP (Mask)
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k 40.9 36.8
DenseCL densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 40.2 36.1
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k 38.5 34.6
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k 37.5 33.7
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k 37.9 34.2
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 38.7 34.9
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k 38.6 34.6
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 38.8 34.9
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 40.2 36.3

Pascal VOC12 Aug 分割

在 Pascal VOC12 Aug 分割任务中,我们选用 MMSeg 的评估设置, 基于 FCN 网络架构, 下列结果通过同样的 配置文件 训练得到。

算法 配置文件 mIOU
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k 67.16
DenseCL densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 69.47
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 67.55
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k 65.45
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k 63.49
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k 64.31
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 64.03
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k 48.35
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 46.27
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 63.73