모델 주 (DETR·DC5 백본별 성능)
DETR은 베이스라인 DETR과 DETR-DC5 모델을 제공해요. AP는 COCO 2017 val5k 기준이고, 추론 시간은 torchscript 트랜스포머로 val5k의 첫 100장을 기준으로 해요.
검출 (Object Detection)
|
name |
backbone |
schedule |
inf_time |
box AP |
size |
| 0 |
DETR |
R50 |
500 |
0.036 |
42.0 |
159Mb |
| 1 |
DETR-DC5 |
R50 |
500 |
0.083 |
43.3 |
159Mb |
| 2 |
DETR |
R101 |
500 |
0.050 |
43.5 |
232Mb |
| 3 |
DETR-DC5 |
R101 |
500 |
0.097 |
44.9 |
232Mb |
schedule 500은 500 epoch 계획을 의미해요
- DC5는 dilated C5를 뜻해요(더 큰 해상도 특징 사용)
팬옵틱 세그멘테이션 (COCO panoptic val5k)
|
name |
backbone |
box AP |
segm AP |
PQ |
size |
| 0 |
DETR |
R50 |
38.8 |
31.1 |
43.4 |
165Mb |
| 1 |
DETR-DC5 |
R50 |
40.2 |
31.9 |
44.6 |
165Mb |
| 2 |
DETR |
R101 |
40.1 |
33 |
45.1 |
237Mb |
- DETR R50 모델은 torch hub에서
torch.hub.load('facebookresearch/detr:main', 'detr_resnet50', pretrained=True)로 로드 가능
학습 설정
- AdamW, 트랜스포머 lr 1e-4, 백본 lr 1e-5
- 이미지 최소 크기 800, 최대 1333으로 리스케일
- 트랜스포머 dropout 0.1, 전체 모델 grad clip 0.1
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