1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/Yang_Feng1-densepose

Присоединиться к Gitlife
Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)
Присоединиться бесплатно
Клонировать/Скачать
MODEL_ZOO.md 3.9 КБ
Копировать Редактировать Web IDE Исходные данные Просмотреть построчно История
gitlife-traslator Отправлено 30.11.2024 14:45 0f9b35a

DensePose Model Zoo

RPN файлы

Здесь мы предоставляем RPN-файлы для наборов данных DensePose-COCO: train, minival и valminusminival.

Результаты RPN получены с использованием моделей, представленных в модельном зоопарке Detectron. Для оценки производительности см. этот файл.

X-101-32x8d-FPN: [train] [minival] [valminusminival]

R-50-FPN: [train] [minival] [valminusminival]

Модели DensePose-RCNN

Модель AP AP50 AP75 APm APl
ResNet50_FPN_s1x 0.4748 0.8368 0.4820 0.4262 0.4948
ResNet50_FPN_s1x-e2e 0.4892 0.8490 0.5078 0.4384 0.5059
ResNet101_FPN_s1x 0.4978 0.8521 0.5276 0.4373 0.5164
ResNet101_FPN_s1x-e2e 0.5147 0.8660 0.5601 0.4716 0.5291
ResNet101_FPN_32x8d_s1x 0.5095 0.8590 0.5381 0.4605 0.5272
ResNet101_FPN_32x8d_s1x-e2e 0.5554 0.8908 0.6080 0.5067 0.5676

Обратите внимание, что из-за новой нормализации по частям показатели AP не совпадают с приведёнными в статье, которые получены с глобальным коэффициентом нормализации K = 0,255.

Модели с несколькими головами

Мы предоставляем пример файла конфигурации (configs/DensePoseKeyPointsMask_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml), который выполняет несколько задач, используя одну и ту же базовую архитектуру (ResNet-50) и содержащую несколько голов для плотной позы, маски и оценки ключевых точек. Мы отмечаем, что этот пример предоставляется исключительно в иллюстративных целях, и производительность модели не настроена. В качестве альтернативы всегда можно использовать независимые модели для отдельных задач.

Задача AP AP50 AP75 APm APl
маска 0.4903 0.8160 0.5300 0.4379 0.6417
ключевой момент 0.6159 0.8614 0.6665 0.4847 0.7233
плотная поза 0.5075 0.8606 0.5373 0.4356 0.5265
(config,
model,
md5)

Опубликовать ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/Yang_Feng1-densepose.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/Yang_Feng1-densepose.git
oschina-mirror
Yang_Feng1-densepose
Yang_Feng1-densepose
master