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@@ -11,7 +11,7 @@ PaddleX目前提供了MaskRCNN实例分割模型结构，多种backbone模型，
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| 模型(点击获取代码) | Box MMAP/Seg MMAP | 模型大小 | GPU预测速度 | Arm预测速度 | 备注 |
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| [MaskRCNN-ResNet50-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r50_fpn.py) | 38.7%/34.7% | 177.7MB | 160.185ms | - | 模型精度高，适用于服务端部署 |
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-| [MaskRCNN-ResNet18-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r18_fpn.py) | 33.6/30.5 | 189.1MB | - | - | 模型精度高，适用于服务端部署 |
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+| [MaskRCNN-ResNet18-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r18_fpn.py) | 33.6%/30.5% | 189.1MB | - | - | 模型精度高，适用于服务端部署 |
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| [MaskRCNN-HRNet-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_hrnet_fpn.py) | 38.7%/34.7% | 120.7MB | - | - | 模型精度高，预测速度快，适用于服务端部署 |
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Jason