与 （CVPRW'19）高效骨干网 这个软件库包含 （ICCV'19）与 （CVPRW'19）高效的骨干网络。 该代码基于FCOS的 强调 高效记忆 更好的性能，特别是对于小物体 速度更快 与ResNet主干网比较 相同的超参数 相同的训练方案（最大纪元，学习率时间表等） 8个TITAN Xp GPU pytorch1.1 CUDA v9 cuDNN v7.2 骨干 多尺度培训 推断时间（毫秒） 箱式AP（AP / AP / APm / APl） 下载 R-50-FPN-1x 不 84 37.5 / 21.3 / 40.3 / 49.5 -- V-39 -FPN-1x 不 82 37.7 / 22.4 /41.8/48.4 R-101-FPN-2x 是的 104 41.3 / 25.0 / 45.5 / 53.0 -- V-57 -FPN-2x 是的

VoVNet骨干网的pytorch实现 这是VoVNet骨干网络的pytorch实现，如论文。 这是通过样式实现的。 此回购协议提供什么？ 此仓库提供了在ImageNet分类数据集中训练的VoVNet-39 / 57模型，其训练协议与（例如128个批处理大小，90个时代，数据扩充，lr_policy等），并与ResNet和DenseNet进行了比较。 ImageNet结果 笔记： 为了公平起见，将相同的培训协议用作 90纪 分步学习进度表（学习率每30个周期下降一次） 256批次大小 默认增强（例如，裁剪，翻转，相同的均值/标准差归一化） @ 224x224训练/验证 推断时间是在TITAN X PASCAL GPU上测量的CUDA v9.2，cuDNN v7.3，pytorch 1.0 模型 前1名 前5 推断时间 ResNet-50 23.85％ 7.13％ 12毫