TensorFlow 2 Object Detection API 教程: model 命名规则
TensorFlow 2 Object Detection API 教程: model 命名规则
COCO-trained models {#coco-models}
TensorFlow 2 Object Detection API 预训练的model 命名规则如下:目标检测算法_特征提取网络_训练数据集.
例如:ssd_mobilenet_v1_fpn_640x640_coco17_tpu-8.tar.gz的意思是:该模型使用了SSD(Single Shot Multibox Detector)目标检测算法;mobilenet特征提取网络,在COCO数据集上进行了训练。
速度(Speed)是指该模型在NVIDIA GeForce GTX TITAN X 显卡上处理 600 * 600 分辨率图像(包含预处理和后处理)的速度。
平均精度均值(mAP)是指该模型识别多类物体时,每类物体识别精度(AP)的平均值。mAP值越高,表明该模型识别精度越高。
输出(outputs)有两种类型:边界框(boxes)和掩模(Masks)。
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