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【mmdetection】小trick试验结果

2023-11-09

       

 基准（faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco简称frrf）

  config                                                                      mAP(最好)            模型大小                     publish_model           cal_train_time (s/iter)

   1.frrf                                                                            0.9346              315.32MB                   158.23MB                     0.1298

  2.frrf+fp16                                                                    0.9301              236.47MB                    79.38MB                      0.0947

  3.frrf+fp16+softnms                                                     0.93526            236.47MB                    79.38MB                      0.0973

  4.frrf+fp16+GIOULoss                                                 0.9367             236.47MB                    79.38MB                      0.1076

  5.frrf+fp16+GIOULoss+softnms                                  0.9319             236.47MB                    79.38MB                      0.1031

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深度学习

mmdetection

试验

trick

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