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Deformable ConvNets v2

骨架网络	网络类型	卷积	每张GPU图片个数	学习率策略	推理时间(fps)	Box AP	Mask AP	下载	配置文件
ResNet50-FPN	Faster	c3-c5	1	1x	-	42.1	-	下载链接	配置文件
ResNet50-vd-FPN	Faster	c3-c5	1	1x	-	42.7	-	下载链接	配置文件
ResNet50-vd-FPN	Faster	c3-c5	1	2x	-	43.7	-	下载链接	配置文件
ResNet101-vd-FPN	Faster	c3-c5	1	1x	-	45.1	-	下载链接	配置文件
ResNeXt101-vd-FPN	Faster	c3-c5	1	1x	-	46.5	-	下载链接	配置文件
ResNet50-FPN	Mask	c3-c5	1	1x	-	42.7	38.4	下载链接	配置文件
ResNet50-vd-FPN	Mask	c3-c5	1	2x	-	44.6	39.8	下载链接	配置文件
ResNet101-vd-FPN	Mask	c3-c5	1	1x	-	45.6	40.6	下载链接	配置文件
ResNeXt101-vd-FPN	Mask	c3-c5	1	1x	-	47.3	42.0	下载链接	配置文件
ResNet50-FPN	Cascade Faster	c3-c5	1	1x	-	42.1	-	下载链接	配置文件
ResNeXt101-vd-FPN	Cascade Faster	c3-c5	1	1x	-	48.8	-	下载链接	配置文件

注意事项:

• Deformable卷积网络v2(dcn_v2)参考自论文Deformable ConvNets v2.
• c3-c5意思是在resnet模块的3到5阶段增加dcn.

Citations

@inproceedings{dai2017deformable,
  title={Deformable Convolutional Networks},
  author={Dai, Jifeng and Qi, Haozhi and Xiong, Yuwen and Li, Yi and Zhang, Guodong and Hu, Han and Wei, Yichen},
  booktitle={Proceedings of the IEEE international conference on computer vision},
  year={2017}
}
@article{zhu2018deformable,
  title={Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results},
  author={Zhu, Xizhou and Hu, Han and Lin, Stephen and Dai, Jifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:1811.11168},
  year={2018}
}