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您正在阅读 MMSelfSup 0.x 版本的文档,而 MMSelfSup 0.x 版本将会在 2022 年末 开始逐步停止维护。我们建议您及时升级到 MMSelfSup 1.0.0rc 版本,享受由 OpenMMLab 2.0 带来的更多新特性和更佳的性能表现。阅读 MMSelfSup 1.0.0rc 的 发版日志, 代码文档 获取更多信息。

模型库

所有模型和部分基准测试如下。

预训练模型

算法 配置文件 下载链接
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k model | log
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k model | log
DeepCluster deepcluster-sobel_resnet50_8xb64-steplr-200e_in1k model
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k model | log
ODC odc_resnet50_8xb64-steplr-440e_in1k model | log
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
simclr_resnet50_16xb256-coslr-200e_in1k model | log
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k model | log
byol_resnet50_16xb256-coslr-200e_in1k model | log
byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-300e_in1k model | log
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 model | log
DenseCL densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k model | log
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
BarlowTwins barlowtwins_resnet50_8xb256-coslr-300e_in1k model | log
MoCo v3 mocov3_vit-small-p16_32xb128-fp16-coslr-300e_in1k-224 model | log
InterCLR interclr-moco_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k model | log
MAE mae_vit-base-p16_8xb512-coslr-400e_in1k model | log
SimMIM simmim_swin-base_16xb128-coslr-100e_in1k-192 model | log
CAE cae_vit-base-p16_8xb256-fp16-coslr-300e_in1k model | log
MaskFeat maskfeat_vit-base-p16_8xb256-coslr-300e_in1k model | log

备注:

  • 训练细节记录在配置文件名中。

  • 可以点击算法名获得更加全面的信息。

基准测试

在下列表格中,我们只展示了基于 ImageNet 数据集的线性评估,COCO17 数据集的目标检测和实例分割以及 PASCAL VOC12 Aug 数据集的语义分割任务,您可以点击预训练模型表格中的算法名查看更多基准测试结果。

ImageNet 线性评估

如果没有特殊说明,下列实验采用 MoCo 的设置,或者采用的训练设置写在备注中。

算法 配置文件 备注 Top-1 (%)
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k 38.78
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k 48.12
DeepCluster deepcluster-sobel_resnet50_8xb64-steplr-200e_in1k.py 46.92
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k 58.97
ODC odc_resnet50_8xb64-steplr-440e_in1k 53.43
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k SimSiam 论文设置 62.56
simclr_resnet50_16xb256-coslr-200e_in1k SimSiam 论文设置 66.66
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 67.58
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k SimSiam 论文设置 71.72
byol_resnet50_16xb256-coslr-200e_in1k SimSiam 论文设置 71.88
byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-300e_in1k SimSiam 论文设置 72.93
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 SwAV 论文设置 70.47
DenseCL densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 63.62
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k SimSiam 论文设置 68.28
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k SimSiam 论文设置 69.84
Barlow Twins barlowtwins_resnet50_8xb256-coslr-300e_in1k Barlow Twins 论文设置 71.66
MoCo v3 mocov3_vit-small-p16_32xb128-fp16-coslr-300e_in1k-224 MoCo v3 论文设置 73.19
InterCLR interclr-moco_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 68.04

COCO17 目标检测和实例分割

在 COCO17 数据集的目标检测和实例分割任务中,我们选用 MoCo 的评估设置,基于 Mask-RCNN FPN 网络架构,下列结果通过同样的 配置文件 训练得到。

算法 配置文件 mAP (Box) mAP (Mask)
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k 37.5 33.7
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k 37.9 34.2
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k 38.5 34.6
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 38.7 34.9
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 40.2 36.1
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k 40.9 36.8
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 40.2 36.3
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k 38.6 34.6
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 38.8 34.9

Pascal VOC12 Aug 语义分割

在 Pascal VOC12 Aug 语义分割任务中,我们选用 MMSeg 的评估设置, 基于 FCN 网络架构, 下列结果通过同样的 配置文件 训练得到。

算法 配置文件 mIOU
Relative Location relative-loc_resnet50_8xb64-steplr-70e_in1k 63.49
Rotation Prediction rotation-pred_resnet50_8xb16-steplr-70e_in1k 64.31
NPID npid_resnet50_8xb32-steplr-200e_in1k 65.45
SimCLR simclr_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 64.03
MoCo v2 mocov2_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 67.55
BYOL byol_resnet50_8xb32-accum16-coslr-200e_in1k 67.16
SwAV swav_resnet50_8xb32-mcrop-2-6-coslr-200e_in1k-224-96 63.73
DenseCL densecl_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 69.47
SimSiam simsiam_resnet50_8xb32-coslr-100e_in1k 48.35
simsiam_resnet50_8xb32-coslr-200e_in1k 46.27
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