| RetinaNet (SpineNet-49S, 640x640) |
- box mAP
- 41.5
- AP50
- 60.5
- AP75
- 44.6
- APS
- 23.3
- APM
- 45
- APL
- 58
|
SpineNet: Learning Scale-Permuted Backbone for Recognition and Localization 2019-12-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 |
| RPDet (ResNet-101) |
- box mAP
- 41
- AP50
- 62.9
- AP75
- 44.3
- APS
- 23.6
- APM
- 44.1
- APL
- 51.7
|
RepPoints: Point Set Representation for Object Detection 2019-04-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| M2Det (VGG-16, single-scale) |
- box mAP
- 41.0
- AP50
- 59.7
- AP75
- 45
- APS
- 22.1
- APM
- 46.5
- APL
- 53.8
- Hardware Burden
- 34G
|
M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network 2018-11-12 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| LeYOLO (Large@768) |
- box mAP
- 41.0
- Params (M)
- 2.4
- GFLOPs
- 8.4
|
LeYOLO, New Scalable and Efficient CNN Architecture for Object Detection 2024-06-20 |
코드 1 |
| FSAF (ResNet-101, single-scale) |
- box mAP
- 40.9
- AP50
- 61.5
- AP75
- 44
- APS
- 24
- APM
- 44.2
- APL
- 51.3
- Hardware Burden
- 38G
|
Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 2019-03-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| RetinaNet (ResNeXt-101-FPN) |
- box mAP
- 40.8
- AP50
- 61.1
- AP75
- 44.1
- APS
- 24.1
- APM
- 44.2
- APL
- 51.2
- Hardware Burden
- 4G
|
Focal Loss for Dense Object Detection 2017-08-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144 · 코드 145 · 코드 146 · 코드 147 · 코드 148 · 코드 149 · 코드 150 · 코드 151 · 코드 152 · 코드 153 · 코드 154 · 코드 155 · 코드 156 · 코드 157 · 코드 158 · 코드 159 · 코드 160 · 코드 161 · 코드 162 · 코드 163 · 코드 164 · 코드 165 · 코드 166 · 코드 167 · 코드 168 · 코드 169 · 코드 170 · 코드 171 · 코드 172 · 코드 173 · 코드 174 · 코드 175 · 코드 176 · 코드 177 · 코드 178 · 코드 179 · 코드 180 · 코드 181 · 코드 182 · 코드 183 · 코드 184 · 코드 185 · 코드 186 · 코드 187 · 코드 188 · 코드 189 · 코드 190 · 코드 191 · 코드 192 · 코드 193 · 코드 194 · 코드 195 · 코드 196 · 코드 197 · 코드 198 · 코드 199 · 코드 200 · 코드 201 · 코드 202 · 코드 203 · 코드 204 · 코드 205 · 코드 206 · 코드 207 · 코드 208 · 코드 209 · 코드 210 · 코드 211 · 코드 212 · 코드 213 · 코드 214 · 코드 215 · 코드 216 · 코드 217 · 코드 218 · 코드 219 · 코드 220 · 코드 221 · 코드 222 · 코드 223 · 코드 224 · 코드 225 · 코드 226 · 코드 227 · 코드 228 · 코드 229 · 코드 230 · 코드 231 · 코드 232 · 코드 233 · 코드 234 |
| Cascade R-CNN (ResNet-50-FPN+, cascade) |
- box mAP
- 40.6
- AP50
- 59.9
- AP75
- 44
- APS
- 22.6
- APM
- 42.7
- APL
- 52.1
- Hardware Burden
- 12G
|
Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017-12-03 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| Faster R-CNN (Cascade RPN) |
- box mAP
- 40.6
- AP50
- 58.9
- AP75
- 44.5
- APS
- 22.0
- APM
- 42.8
- APL
- 52.6
- Hardware Burden
- 5G
|
Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution 2019-09-15 |
코드 1 · 코드 2 |
| ResNet-50-DW-DPN (Deformable Kernels) |
- box mAP
- 40.6
- APS
- 24.6
- APM
- 43.9
- APL
- 53.3
|
Deformable Kernels: Adapting Effective Receptive Fields for Object Deformation 2019-10-07 |
코드 1 · 코드 2 |
| IoU-Net |
- box mAP
- 40.6
|
Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection 2018-07-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| FCOS (HRNetV2p-W48) |
- box mAP
- 40.5
- AP50
- 59.3
- APS
- 23.4
- APM
- 42.6
- APL
- 51.0
- Hardware Burden
- 16G
- Operations per network pass
- 27.3G
|
Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition 2019-08-20 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 |
| ResNet-50-FPN Mask R-CNN + KL Loss + var voting + soft-NMS |
- box mAP
- 40.4
|
Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection 2018-09-23 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| RDSNet (ResNet-101, RetinaNet, mask, MBRM) |
- box mAP
- 40.3
- AP50
- 60.1
- AP75
- 43
- APS
- 22.1
- APM
- 43.5
- APL
- 51.5
|
RDSNet: A New Deep Architecture for Reciprocal Object Detection and Instance Segmentation 2019-12-11 |
코드 1 |
| ExtremeNet (Hourglass-104, single-scale) |
- box mAP
- 40.2
- AP50
- 55.5
- AP75
- 43.2
- APS
- 20.4
- APM
- 43.2
- APL
- 53.1
- Hardware Burden
- 180G
|
Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points 2019-01-23 |
코드 1 · 코드 2 |
| Mask R-CNN (ResNet-101-FPN, CBN) |
- box mAP
- 40.1
- AP50
- 60.5
- AP75
- 44.1
- APS
- 35.8
- APM
- 57.3
- APL
- 38.5
|
Cross-Iteration Batch Normalization 2020-02-13 |
코드 1 · 코드 2 |
| Fast R-CNN (Cascade RPN) |
- box mAP
- 40.1
- AP50
- 59.4
- AP75
- 43.8
- APS
- 22.1
- APM
- 42.4
- APL
- 51.6
- Hardware Burden
- 5G
|
Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution 2019-09-15 |
코드 1 · 코드 2 |
| Mask R-CNN (ResNeXt-101-FPN) |
- box mAP
- 39.8
- AP50
- 62.3
- AP75
- 43.4
- APS
- 22.1
- APM
- 43.2
- APL
- 51.2
- Hardware Burden
- 9G
|
Mask R-CNN 2017-03-20 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144 · 코드 145 · 코드 146 · 코드 147 · 코드 148 · 코드 149 · 코드 150 · 코드 151 · 코드 152 · 코드 153 · 코드 154 · 코드 155 · 코드 156 · 코드 157 · 코드 158 · 코드 159 · 코드 160 · 코드 161 · 코드 162 · 코드 163 · 코드 164 · 코드 165 · 코드 166 · 코드 167 · 코드 168 · 코드 169 · 코드 170 · 코드 171 · 코드 172 · 코드 173 · 코드 174 · 코드 175 · 코드 176 · 코드 177 · 코드 178 · 코드 179 |
| GA-Faster-RCNN |
- box mAP
- 39.8
- AP50
- 59.2
- AP75
- 43.5
- APS
- 21.8
- APM
- 42.6
- APL
- 50.7
|
Region Proposal by Guided Anchoring 2019-01-10 |
코드 1 · 코드 2 |
| ResNet-50 NAS-FCOS @256 |
- box mAP
- 39.8
|
NAS-FCOS: Fast Neural Architecture Search for Object Detection 2019-06-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| A2MIM (ResNet-50 2x) |
- box mAP
- 39.8
|
Architecture-Agnostic Masked Image Modeling -- From ViT back to CNN 2022-05-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| FPN (ResNet101 backbone) |
- box mAP
- 39.5
|
ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision 2017-08-28 |
코드 1 · 코드 2 |
| RetinaMask (ResNet-50-FPN) |
- box mAP
- 39.4
- AP50
- 58.6
- AP75
- 42.3
- APS
- 21.9
- APM
- 42.0
- APL
- 51.0
- Hardware Burden
- 9G
|
RetinaMask: Learning to predict masks improves state-of-the-art single-shot detection for free 2019-01-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 |
| LeYOLO (Medium@640) |
- box mAP
- 39.3
- GFLOPs
- 5.8
|
LeYOLO, New Scalable and Efficient CNN Architecture for Object Detection 2024-06-20 |
코드 1 |
| AA-ResNet-10 + RetinaNet |
- box mAP
- 39.2
- Operations per network pass
- 24.5G
|
Attention Augmented Convolutional Networks 2019-04-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 |
| MAL (ResNet50, single-scale) |
- box mAP
- 39.2
|
Multiple Anchor Learning for Visual Object Detection 2019-12-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| RetinaNet (ResNet-101-FPN) |
- box mAP
- 39.1
- AP50
- 59.1
- AP75
- 42.3
- APS
- 21.8
- APM
- 42.7
- APL
- 50.2
- Hardware Burden
- 4G
|
Focal Loss for Dense Object Detection 2017-08-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144 · 코드 145 · 코드 146 · 코드 147 · 코드 148 · 코드 149 · 코드 150 · 코드 151 · 코드 152 · 코드 153 · 코드 154 · 코드 155 · 코드 156 · 코드 157 · 코드 158 · 코드 159 · 코드 160 · 코드 161 · 코드 162 · 코드 163 · 코드 164 · 코드 165 · 코드 166 · 코드 167 · 코드 168 · 코드 169 · 코드 170 · 코드 171 · 코드 172 · 코드 173 · 코드 174 · 코드 175 · 코드 176 · 코드 177 · 코드 178 · 코드 179 · 코드 180 · 코드 181 · 코드 182 · 코드 183 · 코드 184 · 코드 185 · 코드 186 · 코드 187 · 코드 188 · 코드 189 · 코드 190 · 코드 191 · 코드 192 · 코드 193 · 코드 194 · 코드 195 · 코드 196 · 코드 197 · 코드 198 · 코드 199 · 코드 200 · 코드 201 · 코드 202 · 코드 203 · 코드 204 · 코드 205 · 코드 206 · 코드 207 · 코드 208 · 코드 209 · 코드 210 · 코드 211 · 코드 212 · 코드 213 · 코드 214 · 코드 215 · 코드 216 · 코드 217 · 코드 218 · 코드 219 · 코드 220 · 코드 221 · 코드 222 · 코드 223 · 코드 224 · 코드 225 · 코드 226 · 코드 227 · 코드 228 · 코드 229 · 코드 230 · 코드 231 · 코드 232 · 코드 233 · 코드 234 |
| Cascade R-CNN (ResNet-101-FPN+) |
- box mAP
- 38.8
- AP50
- 61.1
- AP75
- 41.9
- APS
- 21.3
- APM
- 41.8
- APL
- 49.8
- Hardware Burden
- 3G
|
Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017-12-03 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| M2Det (ResNet-101, single-scale) |
- box mAP
- 38.8
- AP50
- 59.4
- AP75
- 41.7
- APS
- 20.5
- APM
- 43.9
- APL
- 53.4
- Hardware Burden
- 27G
|
M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network 2018-11-12 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| SaccadeNet (DLA-34-DCN) |
- box mAP
- 38.5
- AP50
- 55.6
- AP75
- 41.4
- APS
- 19.2
- APM
- 42.1
- APL
- 50.6
- Hardware Burden
- 46G
|
SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector 2020-03-26 |
코드 1 |
| Mask R-CNN (ResNet-101-FPN) |
- box mAP
- 38.2
- AP50
- 60.3
- AP75
- 41.7
- APS
- 20.1
- APM
- 41.1
- APL
- 50.2
- Hardware Burden
- 9G
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Mask R-CNN 2017-03-20 |
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