介绍
此榜单用于评比网上开源的目标检测模型；
模型入选标准
- 以开源代码的精度为准；
- 【数据源一】Paper with Code – SOTA
1. 目标检测
COCO test-dev Benchmark (Object Detection) | Papers With Code
Paper and Codes for COCO (by 2023.3.31)
1. EVA, boxAP: 64.7 (test)
模型： EVA-CMaskRCNN
Note：EVA在进行检测任务时，是基于Cascade Mask R-CNN的。
1.1* Co-DETR, boxAP: 66.0 (test)
BoxAP-66.0对应的权重尚未公布，我们在其GitHub上咨询了开发者相关情况；
1.2* InternImage-H, boxAP: 65.5
Github-page: OpenGVLab/InternImage
Note：InternImage进行检测任务适配Mask
R-CNN；论文中没有提到“65.5”，而是用“65.4”作为主要贡献点，该结果基于用于DINO实现，不过目前训练配置未在GitHub上公开，（我们已经其repo上提出issue）
1.2* M3I Pre-training, boxAP: 65.4
根据 Papers with Code 的资料显示，这里的“65.4”就是使用了"M3I Pre-training"的“InternImage-H”。
1.3* Co-DETR, boxAP: 64.5
查看其Sense-X/Co-DETR，发现目前代码并未公布；
1.4* Group DETR v2 - pwc, boxAP: 64.5
Group DETR v2 的GitHub主页分数没有这么高，请参见 Group DETR v2 - github；
需要Object365预训练，暂时无法复现
2. FocalNet (DINO), boxAP: 63.5 (github, val)
FocalNet-L-DINO
3. Group DETR v2 - github, boxAP: 63.3 (val)
在其PaddleDetection主分支中，未发现相关代码；
PaddleDetection - 文玉老师：
- 在develop里了 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/group_detr
- 你clone代码之后checkout到develop就行， 等到release分支里的话得下一次发版
需要等到下一次PaddleDetection发版才可以获得稳定版的代码；
4. Dual-Swin-B-CBNetv2, boxAP: 60.1
模型： HTC-DB-Swin-L (TTA)
4.1* Focal-L, boxAP: 58.9
Github-page: https://github.com/microsoft/Focal-Transformer
在其Github主页上未发现关于COCO数据集的精度数据，最高精度51.2；
（Focal-T-Cascade-Mask-R-CNN精度为51.5，不过会使用mask数据所以没有收录）；
4.2* DyHead: 58.7
Github-page: DynamicHead
在其Github主页上最高精度为49.8，暂时不予收录；
5. Swin-L: 58.0(val)
Github-page: Swin-L
在其Github主页上最高精度为58.0(val)；
6. YOLOR-D6*: 57.8
Github-page: YOLOR-D6*
7. SOLQ-{Swin-L & 1536}, boxAP: 56.5
模型：SOLQ-{Swin-L & 1536}
8. InternImage-XL, boxAP: 56.2
模型：InternImage-XL–Cascade
9. QueryInst , boxAP: 56.1
模型：QueryInst–Swin_L_300_queries–single_scale_testing
10. RT-DETR-R101, boxAP: 54.3
Note:
- 榜单上收录的模型分数一般是val集的分数，因为val集的结果我们是可以复现的；
COCO FPS Models (by 2023.02.18)
1. YOLOv7, boxAP: 56.8, FPS: 36
模型: YOLOv7-E6E
2. YOLOv5, boxAP: 55.0, FPS: 1e3/26.2=38.2
模型: YOLOv5x6
3. PP-YOLOE+, boxAP: 54.9, FPS: 45.0
模型: PP-YOLOE+_x
4. YOLOv8, boxAP: 53.9, FPS: 283.3
模型: YOLOv8x
4. RTMDet, boxAP: 52.6, FPS: 322.6
模型: RTMDet-x
5. YOLOv6, boxAP: 52.5, FPS: 98
模型: YOLOv6-L
6. PP-YOLOE, boxAP: 52.2, FPS: 95.2
模型: PP-YOLOE-x
7. PP-YOLOv2, boxAP: 50.3, FPS: 49.5
模型: PP-YOLOv2–ResNet101vd
PP-YOLOv2是由Paddle推出的目标检测模型；
8. FastViT-MA36-paper, boxAP: 45.1, FPS: 122.0 (8.2ms)
模型: FastViT-MA36-MaskRCNN
9. NanoDet-Plus-m-1.5x, boxAP: 34.1, FPS: 87.0 (11.50ms)
模型: NanoDet-Plus-m-1.5x
Note:
- 这里的“Real-Time”指的是FPS在30以上的模型；
Look at Batch Size
| Model |
mAP |
FPS |
| YOLOv7 |
51.4 |
161 |
| YOLOv7-X |
53.1 |
114 |
| YOLOv5n |
28.0 |
Q |
| YOLOv5s |
37.4 |
Q |
| YOLOv5m |
45.4 |
Q |
| YOLOv5l |
49.0 |
Q |
| YOLOv5x |
50.7 |
Q |
| YOLOv5n6 |
36.0 |
Q |
| YOLOv5s6 |
44.8 |
Q |
| YOLOv5m6 |
51.3 |
Q |
| YOLOv5l6 |
53.7 |
Q |
| YOLOv5x6 |
55.0 |
Q |
| YOLOv5x6+TTA |
55.8 |
Q |
| PP-YOLOE-s |
43.1 |
Q |
| PP-YOLOE-m |
48.9 |
Q |
| PP-YOLOE-l |
51.4 |
Q |
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