PaddleX模型库

图像分类模型

表中模型相关指标均为在ImageNet数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla P40），预测速度为每张图片预测用时（不包括预处理和后处理）,表中符号-表示相关指标暂未测试。

模型	模型大小	预测速度（毫秒）	Top1准确率（%）	Top5准确率（%）
ResNet18	46.2MB	3.72882	71.0	89.9
ResNet34	87.9MB	5.50876	74.6	92.1
ResNet50	103.4MB	7.76659	76.5	93.0
ResNet101	180.4MB	13.80876	77.6	93.6
ResNet50_vd	103.5MB	8.20476	79.1	94.4
ResNet101_vd	180.5MB	14.24643	80.2	95.0
ResNet50_vd_ssld	103.5MB	7.79264	82.4	96.1
ResNet101_vd_ssld	180.5MB	13.34580	83.7	96.7
DarkNet53	167.4MB	8.82047	78.0	94.1
MobileNetV1	17.4MB	3.42838	71.0	89.7
MobileNetV2	15.0MB	5.92667	72.2	90.7
MobileNetV3_large	22.8MB	8.31428	75.3	93.2
MobileNetV3_small	12.5MB	7.30689	68.2	88.1
MobileNetV3_large_ssld	22.8MB	8.06651	79.0	94.5
MobileNetV3_small_ssld	12.5MB	7.08837	71.3	90.1
Xception41	109.2MB	8.15611	79.6	94.4
Xception65	161.6MB	13.87017	80.3	94.5
DenseNet121	33.1MB	17.09874	75.7	92.6
DenseNet161	118.0MB	22.79690	78.6	94.1
DenseNet201	84.1MB	25.26089	77.6	93.7
ShuffleNetV2	10.2MB	15.40138	68.8	88.5
HRNet_W18	21.29MB	45.25514	76.9	93.4

表中模型相关指标均为在MSCOCO数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla P40测试得到,表中符号-表示相关指标暂未测试。

模型	模型大小	预测时间(毫秒)	BoxAP（%）
FasterRCNN-ResNet50	136.0MB	316.912	35.2
FasterRCNN-ResNet50_vd	136.1MB	302.495	36.4
FasterRCNN-ResNet101	212.5MB	339.153	38.3
FasterRCNN-ResNet50-FPN	167.7MB	44.897	37.2
FasterRCNN-ResNet50_vd-FPN	167.8MB	73.219	38.9
FasterRCNN-ResNet101-FPN	244.2MB	93.236	38.7
FasterRCNN-ResNet101_vd-FPN	244.3MB	96.424	40.5
FasterRCNN-HRNet_W18-FPN	115.5MB	81.592	36
YOLOv3-DarkNet53	249.2MB	320.738	38.9
YOLOv3-MobileNetV1	99.2MB	349.461	29.3
YOLOv3-MobileNetV3_large	100.7MB	480.075	31.6
YOLOv3-ResNet34	170.3MB	417.680	36.2

表中模型相关指标均为在MSCOCO数据集上测试得到。

模型	模型大小	预测时间(毫秒)	mIoU（%）
DeepLabv3+-MobileNetV2_x1.0	-	-	-
DeepLabv3+-Xception41	-	-	-
DeepLabv3+-Xception65	-	-	-
UNet	-	-	-
HRNet_w18	-	-	-