Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
All models and part of benchmark results are recorded below.
Remarks:
The training details are recorded in the config names.
You can click algorithm name to obtain more information.
In the following tables, we only display ImageNet linear evaluation, ImageNet fine-tuning, COCO17 object detection and instance segmentation, and PASCAL VOC12 Aug semantic segmentation. You can click algorithm name above to check more comprehensive benchmark results.
If not specified, we use linear evaluation setting from MoCo as default. Other settings are mentioned in Remarks.
| Algorithm | Config | Remarks | Top-1 (%) |
|---|---|---|---|
| MAE | mae_vit-base-p16_8xb512-coslr-400e_in1k | 83.1 | |
| SimMIM | simmim_swin-base_16xb128-coslr-100e_in1k-192 | 82.9 | |
| CAE | cae_vit-base-p16_8xb256-fp16-coslr-300e_in1k | 83.2 | |
| MaskFeat | maskfeat_vit-base-p16_8xb256-fp16-coslr-300e_in1k | 83.5 |
In COCO17 object detection and instance segmentation task, we choose the evaluation protocol from MoCo, with Mask-RCNN FPN architecture. The results below are fine-tuned with the same config.
| Algorithm | Config | mAP (Box) | mAP (Mask) |
|---|---|---|---|
| Relative Location | relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k | 37.5 | 33.7 |
| Rotation Prediction | rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k | 37.9 | 34.2 |
| NPID | npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k | 38.5 | 34.6 |
| SimCLR | simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k | 38.7 | 34.9 |
| MoCo v2 | mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k | 40.2 | 36.1 |
| BYOL | byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k | 40.9 | 36.8 |
| SwAV | swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 | 40.2 | 36.3 |
| SimSiam | simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k | 38.6 | 34.6 |
| simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k | 38.8 | 34.9 |
In Pascal VOC12 Aug semantic segmentation task, we choose the evaluation protocol from MMSeg, with FCN architecture. The results below are fine-tuned with the same config.
| Algorithm | Config | mIOU |
|---|---|---|
| Relative Location | relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k | 63.49 |
| Rotation Prediction | rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k | 64.31 |
| NPID | npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k | 65.45 |
| SimCLR | simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k | 64.03 |
| MoCo v2 | mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k | 67.55 |
| BYOL | byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k | 67.16 |
| SwAV | swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 | 63.73 |
| DenseCL | densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k | 69.47 |
| SimSiam | simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k | 48.35 |
| simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k | 46.27 |
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )