| CornerNet-Saccade (Hourglass-54) |
- box AP
- 42.6
- APS
- 25.5
- APM
- 44.3
- APL
- 58.4
|
CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection 2019-04-18 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Pix2seq (R50) |
- box AP
- 42.6
|
Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection 2021-09-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Mask R-CNN (ResNet-101-FPN, GroupNorm, long) |
- box AP
- 42.3
- AP50
- 62.8
- AP75
- 46.2
|
Group Normalization 2018-03-22 |
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 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| Sparse R-CNN (ResNet-50, FPN) |
- box AP
- 42.3
- AP50
- 61.2
- AP75
- 45.7
- APS
- 26.7
- APM
- 44.6
- APL
- 57.6
|
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 2020-11-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Mask R-CNN (HRNetV2p-W32) |
- box AP
- 42.3
- APS
- 25.0
- APM
- 45.4
|
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 |
| DETR-ResNet50 with iRPE-K (300 epochs) |
- box AP
- 42.3
|
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer 2021-07-29 |
코드 1 |
| TridentNet (ResNet-101) |
- box AP
- 42
- AP50
- 63.5
- AP75
- 45.5
- APS
- 24.9
- APM
- 47
- APL
- 56.9
|
Scale-Aware Trident Networks for Object Detection 2019-01-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| R3-CNN (ResNet-50-FPN) |
- box AP
- 42
- AP50
- 61
- AP75
- 46.3
- APS
- 24.5
- APM
- 45.2
- APL
- 55.7
|
Recursively Refined R-CNN: Instance Segmentation with Self-RoI Rebalancing 2021-04-03 |
코드 1 |
| Faster R-CNN (HRNetV2p-W48) |
- box AP
- 41.8
- AP50
- 62.8
- AP75
- 45.9
- APM
- 44.7
- APL
- 54.6
|
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 |
| Faster R-CNN (LIP-ResNet-101) |
- box AP
- 41.7
- AP50
- 63.6
- AP75
- 45.6
- APS
- 25.2
- APM
- 45.8
|
LIP: Local Importance-based Pooling 2019-08-12 |
코드 1 |
| Faster R-CNN (ResNet-101, DCNv2) |
- box AP
- 41.7
- APS
- 22.2
- APM
- 45.8
- APL
- 58.7
|
Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 2018-11-27 |
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 |
| FSAF (ResNeXt-101, anchor-based branches) |
- box AP
- 41.6
- AP50
- 62.4
|
Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 2019-03-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| CornerNet-Saccade (Hourglass-104) |
- box AP
- 41.4
- APS
- 23.8
- APM
- 43.5
- APL
- 57.1
|
CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection 2019-04-18 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Grid R-CNN (ResNet-101-FPN) |
- box AP
- 41.3
- AP50
- 60.3
- AP75
- 44.4
- APS
- 23.4
- APM
- 45.8
- APL
- 54.1
|
Grid R-CNN 2018-11-29 |
코드 1 · 코드 2 |
| Cascade R-CNN (HRNetV2p-W18) |
- box AP
- 41.3
- AP50
- 59.2
- AP75
- 44.9
- APS
- 23.7
- APM
- 44.2
- APL
- 54.1
|
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 |
| CenterNet511 (Hourglass-52) |
- box AP
- 41.3
- AP50
- 59.2
- AP75
- 43.9
- APS
- 23.6
- APM
- 43.8
- APL
- 55.8
|
CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection 2019-04-17 |
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 |
| RetinaMask (ResNet-101-FPN) |
- box AP
- 41.1
- AP50
- 60.2
- AP75
- 44.1
|
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 |
| PoolFormer-S36 (Mask R-CNN) |
- box AP
- 41.0
- AP50
- 63.1
- AP75
- 44.8
|
MetaFormer Is Actually What You Need for Vision 2021-11-22 |
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 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 |
| Faster R-CNN (HRNetV2p-W32) |
- box AP
- 40.9
- AP50
- 61.8
- AP75
- 44.8
- APS
- 24.4
- APM
- 43.7
- APL
- 53.3
|
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 |
| VirTex Mask R-CNN (ResNet-50-FPN) |
- box AP
- 40.9
|
VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations 2020-06-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Mask R-CNN (ResNet-101 + 1 NL) |
- box AP
- 40.8
- AP50
- 63.1
- AP75
- 44.5
|
Non-local Neural Networks 2017-11-21 |
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 |
| Mask R-CNN (ResNet-50-FPN, GroupNorm, long) |
- box AP
- 40.8
- AP50
- 61.6
- AP75
- 44.4
|
Group Normalization 2018-03-22 |
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 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| RPDet (ResNet-50, multi-scale train) |
- box AP
- 40.8
|
RepPoints: Point Set Representation for Object Detection 2019-04-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| DETR-ResNet50 with iRPE-K (150 epochs) |
- box AP
- 40.8
|
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer 2021-07-29 |
코드 1 |
| Faster R-CNN+aLRP Loss (ResNet-50, 500 scale) |
- box AP
- 40.7
- AP50
- 60.7
- AP75
- 43.3
|
A Ranking-based, Balanced Loss Function Unifying Classification and Localisation in Object Detection 2020-09-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| PPDet (ResNet-101-FPN) |
- box AP
- 40.5
- AP50
- 59.5
- AP75
- 44.2
- APS
- 25.4
- APM
- 44.7
- APL
- 52.3
|
Reducing Label Noise in Anchor-Free Object Detection 2020-08-03 |
코드 1 |
| GCnet (ResNet-50-FPN, GRoIE) |
- box AP
- 40.3
- AP50
- 62.4
- AP75
- 44
- APS
- 24.2
- APM
- 44.4
- APL
- 52.5
|
GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond 2019-04-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| Mask R-CNN (ResNet-50-FPN, GroupNorm) |
- box AP
- 40.3
- AP50
- 61
- AP75
- 44
|
Group Normalization 2018-03-22 |
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 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| Cascade R-CNN (ResNet-50-FPN+) |
- box AP
- 40.3
- AP50
- 59.4
- AP75
- 43.7
- APS
- 22.9
- APM
- 43.7
- APL
- 54.1
|
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 |
| ExtremeNet (Hourglass-104, single-scale) |
- box AP
- 40.3
- AP50
- 55.1
- AP75
- 43.7
- APS
- 21.6
- APM
- 44.0
- APL
- 56.1
|
Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points 2019-01-23 |
코드 1 · 코드 2 |