方法 | inf_time | 火车时间 | 盒子AP | 下载 |
---|---|---|---|---|
R50_100pro_3x | 23 帧/秒 | 19h | 42.8 | 模型| 日志 |
R50_300pro_3x | 22 帧/秒 | 24小时 | 45.0 | 模型| 日志 |
R101_100pro_3x | 19 帧/秒 | 25小时 | 44.1 | 模型| 日志 |
R101_300pro_3x | 18 帧/秒 | 29 小时 | 46.4 | 模型| 日志 |
模型和日志可以通过代码wt9n在百度驱动中获得。
方法 | inf_time | 火车时间 | 盒子AP | 代码库 |
---|---|---|---|---|
R50_300pro_3x | 22 帧/秒 | 24小时 | 45.0 | 检测器2 |
R50_300pro_3x.detco | 22 帧/秒 | 28 小时 | 46.5 | 检测器2 |
PVTSmall_300pro_3x | 13 帧/秒 | 50h | 45.7 | 毫米检测 |
PVV2-b2_300pro_3x | 11 帧每秒 | 76h | 50.1 | 毫米检测 |
代码库建立在Detectron2和DETR之上。
git clone https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN.git cd SparseR-CNN python setup.py build develop
mkdir -p datasets/coco ln -s /path_to_coco_dataset/annotations datasets/coco/annotations ln -s /path_to_coco_dataset/train2017 datasets/coco/train2017 ln -s /path_to_coco_dataset/val2017 datasets/coco/val2017
python projects/SparseRCNN/train_net.py --num-gpus 8 \ --config-file projects/SparseRCNN/configs/sparsercnn.res50.100pro.3x.yaml
python projects/SparseRCNN/train_net.py --num-gpus 8 \ --config-file projects/SparseRCNN/configs/sparsercnn.res50.100pro.3x.yaml \ --eval-only MODEL.WEIGHTS path/to/model.pth
python demo/demo.py\ --config-file projects/SparseRCNN/configs/sparsercnn.res50.100pro.3x.yaml \ --input path/to/images --output path/to/save_images --confidence-threshold 0.4 \ --opts MODEL.WEIGHTS path/to/model.pth
SparseR-CNN 是在 MIT 许可下发布的。
如果你在研究中使用 SparseR-CNN 或希望参考此处发布的基线结果,请使用以下 BibTeX 条目:
@article{peize2020sparse,
title = {{SparseR-CNN}: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals},
author = {Peize Sun and Rufeng Zhang and Yi Jiang and Tao Kong and Chenfeng Xu and Wei Zhan and Masayoshi Tomizuka and Lei Li and Zehuan Yuan and Changhu Wang and Ping Luo},
journal = {arXiv preprint arXiv:2011.12450},
year = {2020}
}