目标检测模型性能对比

摘要:
1、 Yolov3 FPSonRTX2070和Tesla V100:csresnext50 panet spp原始最佳值。cfg-65.4%mAP@0.5-32FPS-100.5BFlops-217MByolov3-pp.cfg-60.6%mAP@0.5-38FPS-141.5BFlops-240MBcsresnext50-panet-spp.cfg-60.0%mAP@0.5-44FPS-71.3BFlops-217MByolov3-tiny.cfg-33.1 % mAP@0.5-345FPS-5.6BFlops-33.7MByolov3微量prn.cfg-33.1%mAP@0.5-370FPS-3.5BFlops-18.8MB可可烯含量45.5%mAP@0.5-55FPS-3.7BFlops-18.3MB2、Yolov4 FPSonRTX2070和特斯拉V100:Yolov4-p6.cfg-1280x1280-72.1%mAP@0.5-32FPS-xxxBFlops-487MByolov4-p5.cfg-896x896-70.0%mAP@0.5-43FPS-xxxBFlops-271MByolov4-sp-x-swish.cfg-640x640-69.9%mAP@0.5-23FPS/50FPS-221BFlops-381M yolov4 csp swish.cfg-640x640-68.7%mAP@0.5-70FPS-120-202MByolov4x mish.cfg-640x640-68.5%mAP@0.5-23FPS/50FPS-221BFlops-381MB yolov4 csp。cfg-202MB:宽=640高=640英寸:67.4%mAP@0.5-70FPS-120BFlops宽度=512高度=512英寸:64.8%mAP@0.5-93FPS-77BFlopsyolov4.cfg-245MB:宽度=608高度=608英寸:65.7%mAP@0.5-34FPS/62FPS-128.5B齿宽=512高=512英寸:64.9%mAP@0.5-45FPS/83FPS-91.1B浮球宽度=416高度=416英寸:62.8%mAP@0.5-55FPS/96FPS-60.1BFlops width=320 height=320 incfg:60%mAP@0.5-63FPS/123FPS-3.5BFlops yolov4微量.cfg-40.2%mAP@0.5-371FPS/330FPS-6.9BFlops-23.1MB III、yolov5 IV、yolox V、nanodet VI、Yolo Fastest

一、yolov3

目标检测模型性能对比第1张

  FPS on RTX 2070 (R) and Tesla V100 (V):

  csresnext50-panet-spp-original-optimal.cfg - 65.4% mAP@0.5 (43.2% AP@0.5:0.95) - 32(R) FPS - 100.5 BFlops - 217 MB

  yolov3-spp.cfg - 60.6% mAP@0.5 - 38(R) FPS - 141.5 BFlops - 240 MB

  csresnext50-panet-spp.cfg - 60.0% mAP@0.5 - 44 FPS - 71.3 BFlops - 217 MB

       yolov3-tiny.cfg - 33.1% mAP@0.5 - 345(R) FPS - 5.6 BFlops - 33.7 MB

  yolov3-tiny-prn.cfg - 33.1% mAP@0.5 - 370(R) FPS - 3.5 BFlops - 18.8 MB

  enet-coco.cfg (EfficientNetB0-Yolov3) - 45.5% mAP@0.5 - 55(R) FPS - 3.7 BFlops - 18.3 MB

二、yolov4

  FPS on RTX 2070 (R) and Tesla V100 (V):

  yolov4-p6.cfg - 1280x1280 - 72.1% mAP@0.5 (54.0% AP@0.5:0.95) - 32(V) FPS - xxx BFlops (xxx FMA) - 487 MB

  yolov4-p5.cfg - 896x896 - 70.0% mAP@0.5 (51.6% AP@0.5:0.95) - 43(V) FPS - xxx BFlops (xxx FMA) - 271 MB

  yolov4-csp-x-swish.cfg - 640x640 - 69.9% mAP@0.5 (51.5% AP@0.5:0.95) - 23(R) FPS / 50(V) FPS - 221 BFlops (110 FMA) - 381 M

  yolov4-csp-swish.cfg - 640x640 - 68.7% mAP@0.5 (50.0% AP@0.5:0.95) - 70(V) FPS - 120 (60 FMA) - 202 MB

  yolov4x-mish.cfg - 640x640 - 68.5% mAP@0.5 (50.1% AP@0.5:0.95) - 23(R) FPS / 50(V) FPS - 221 BFlops (110 FMA) - 381 MB

  yolov4-csp.cfg - 202 MB:

  width=640 height=640 in cfg: 67.4% mAP@0.5 (48.7% AP@0.5:0.95) - 70(V) FPS - 120 (60 FMA) BFlops

  width=512 height=512 in cfg: 64.8% mAP@0.5 (46.2% AP@0.5:0.95) - 93(V) FPS - 77 (39 FMA) BFlops

  yolov4.cfg - 245 MB:

  width=608 height=608 in cfg: 65.7% mAP@0.5 (43.5% AP@0.5:0.95) - 34(R) FPS / 62(V) FPS - 128.5 BFlops

  width=512 height=512 in cfg: 64.9% mAP@0.5 (43.0% AP@0.5:0.95) - 45(R) FPS / 83(V) FPS - 91.1 BFlops

  width=416 height=416 in cfg: 62.8% mAP@0.5 (41.2% AP@0.5:0.95) - 55(R) FPS / 96(V) FPS - 60.1 BFlops

  width=320 height=320 in cfg: 60% mAP@0.5 ( 38% AP@0.5:0.95) - 63(R) FPS / 123(V) FPS - 35.5 BFlops

  yolov4-tiny.cfg - 40.2% mAP@0.5 - 371(1080Ti) FPS / 330(RTX2070) FPS - 6.9 BFlops - 23.1 MB

三、yolov5 

目标检测模型性能对比第2张 

目标检测模型性能对比第3张

四、yolox

目标检测模型性能对比第4张

五、nanodet

目标检测模型性能对比第5张

六、Yolo-Fastest

目标检测模型性能对比第6张

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