Build Results

BOX AP AP50 AP75 APS APM APL
SPEED
MODEL CODE PAPER
ε-REPR
CODE PAPER
ε-REPR
CODE PAPER
ε-REPR
CODE PAPER
ε-REPR
CODE PAPER
ε-REPR
CODE PAPER
ε-REPR
PAPER
Cascade Mask R-CNN
(ResNet-101-FPN, 1x LR)
0.426 -- 0.607 -- 0.467 -- 0.238 -- 0.464 -- 0.569 -- 7.5
Cascade Mask R-CNN
(ResNet-101-FPN, 20e LR)
0.433 0.433 0.613 0.617 0.470 0.472 0.244 0.242 0.469 0.463
0.580 0.582 7.7
Cascade Mask R-CNN
(ResNet-50-FPN, 1x LR)
0.412 0.413 0.591 0.594 0.451 0.453 0.233 0.232 0.445 0.438
0.545 0.558 8.1
Cascade Mask R-CNN
(ResNet-50-FPN, 20e LR)
0.423 -- 0.605 -- 0.460 -- 0.237 -- 0.457 -- 0.564 -- 8.4
Cascade Mask R-CNN
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 1x LR)
0.444 -- 0.626 -- 0.486 -- 0.254 -- 0.481 -- 0.587 -- 6.8
Cascade Mask R-CNN
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 20e LR)
0.447 -- 0.630 -- 0.489 -- 0.259 -- 0.487 -- 0.589 -- 6.9
Cascade Mask R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 1x LR)
0.452 -- 0.639 -- 0.492 -- 0.262 -- 0.496 -- 0.596 -- 5.6
Cascade Mask R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 20e LR)
0.457 0.458 0.641 0.641 0.500 0.503 0.262 0.272 0.496 0.495 0.600 0.601 5.7
Cascade R-CNN
(HRNetV2p-W32)
0.436 -- 0.615 -- 0.476 -- 0.255 -- 0.464 -- 0.573 -- 8.7
Cascade R-CNN
(ResNet-101-FPN, 1x LR)
0.420 -- 0.603 -- 0.459 -- 0.232 -- 0.459 -- 0.563 -- 10.6
Cascade R-CNN
(ResNet-101-FPN+, cascade)
0.425 -- 0.607 -- 0.463 -- 0.237 -- 0.461 -- 0.569 -- 10.7
Cascade R-CNN
(ResNet-50-FPN+)
0.404 -- 0.585 -- 0.439 -- 0.215 -- 0.437 -- 0.538 -- 12.1
Cascade R-CNN
(ResNet-50-FPN, 20e LR)
0.411 -- 0.591 -- 0.448 -- 0.225 -- 0.444 -- 0.549 -- 12.3
Cascade R-CNN
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 1x LR)
0.436 -- 0.622 -- 0.474 -- 0.250 -- 0.477 -- 0.574 -- 9.1
Cascade R-CNN
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 20e LR)
0.440 -- 0.625 -- 0.480 -- 0.253 -- 0.478 -- 0.581 -- 9.2
Cascade R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 1x LR)
0.445 -- 0.633 -- 0.486 -- 0.261 -- 0.481 -- 0.591 -- 7.0
Cascade R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 20e LR)
0.447 -- 0.631 -- 0.490 -- 0.258 -- 0.483 -- 0.588 -- 7.0
Faster R-CNN
(HRNetV2p-W18)
0.383 -- 0.593 -- 0.417 -- 0.223 -- 0.414 -- 0.491 -- 9.3
Faster R-CNN
(HRNetV2p-W18, 1x LR)
0.361 0.362 0.573 0.573 0.389 0.393 0.220 0.207
0.389 0.390 0.469 0.468 9.1
Faster R-CNN
(HRNetV2p-W32)
0.406 -- 0.619 -- 0.441 -- 0.239 -- 0.441 -- 0.524 -- 9.6
Faster R-CNN
(HRNetV2p-W32, 1x LR)
0.395 0.396 0.610 0.610 0.431 0.433 0.236 0.237 0.429 0.425 0.510 0.505 9.2
Faster R-CNN
(ResNet-101-FPN, 1x LR)
0.385 -- 0.603 -- 0.416 -- 0.223 -- 0.430 -- 0.498 -- 11.8
Faster R-CNN
(ResNet-101-FPN, 2x LR)
0.394 -- 0.606 -- 0.430 -- 0.221 -- 0.436 -- 0.521 -- 11.9
Faster R-CNN
(ResNet-50-FPN, 1x LR)
0.364 -- 0.584 -- 0.391 -- 0.215 -- 0.400 -- 0.466 -- 13.8
Faster R-CNN
(ResNet-50-FPN, 2x LR)
0.377 -- 0.592 -- 0.411 -- 0.219 -- 0.414 -- 0.487 -- 14.0
Faster R-CNN
(ResNet-50-FPN, GN+WS, LR 1x)
0.389 -- 0.604 -- 0.421 -- 0.235 -- 0.424 -- 0.504 -- 9.9
Faster R-CNN
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 1x LR)
0.401 -- 0.620 -- 0.438 -- 0.234 -- 0.446 -- 0.517 -- 10.1
Faster R-CNN
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 2x LR)
0.404 -- 0.619 -- 0.441 -- 0.233 -- 0.446 -- 0.529 -- 10.2
Faster R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 1x LR)
0.413 -- 0.633 -- 0.452 -- 0.244 -- 0.458 -- 0.534 -- 7.5
Faster R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 2x LR)
0.407 -- 0.620 -- 0.446 -- 0.229 -- 0.445 -- 0.536 -- 7.6
HTC
(HRNetV2p-W32)
0.453 -- 0.636 -- 0.491 -- 0.270 -- 0.484 -- 0.595 -- 3.8
HTC
(ResNet-101-FPN)
0.449 -- 0.638 -- 0.487 -- 0.264 -- 0.483 -- 0.599 -- 4.2
HTC
(ResNet-50-FPN, 1x LR)
0.421 -- 0.608 -- 0.459 -- 0.239 -- 0.455 -- 0.562 -- 3.6
HTC
(ResNet-50-FPN, 20e LR)
0.432 -- 0.621 -- 0.468 -- 0.249 -- 0.464 -- 0.578 -- 4.3
HTC
(ResNeXt-101 32x4d-FPN)
0.461 -- 0.651 -- 0.502 -- 0.275 -- 0.498 -- 0.612 -- 3.9
HTC
(ResNeXt-101 64x4d-FPN)
0.469 -- 0.660 -- 0.512 -- 0.280 -- 0.507 -- 0.621 -- 3.5
HTC
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, DCN, multi-scale)
0.506 -- 0.701 -- 0.551 -- 0.328 -- 0.547 -- 0.664 -- 3.2
Libra R-CNN
(Faster R-CNN, ResNet-101-FPN)
0.403 -- 0.612 -- 0.439 -- 0.233 -- 0.443 -- 0.522 --
Libra R-CNN
(Faster R-CNN, ResNet-50-FPN)
0.385 -- 0.595 -- 0.425 -- 0.229 -- 0.418 -- 0.489 --
Libra R-CNN
(Faster R-CNN, ResNeXt-101 64x4d-FPN)
0.427 -- 0.638 -- 0.468 -- 0.258 -- 0.466 -- 0.554 --
Libra R-CNN
(RetinaNet, ResNet-50-FPN)
0.377 -- 0.570 -- 0.402 -- 0.216 -- 0.417 -- 0.495 --
Mask R-CNN
(HRNetV2p-W18)
0.392 -- 0.601 -- 0.429 -- 0.241 -- 0.422 -- 0.507 -- 7.2
Mask R-CNN
(HRNetV2p-W18, 1x LR)
0.372 0.371 0.581 -- 0.406 -- 0.221 0.219 0.403 0.395
0.476 0.479 7.0
Mask R-CNN
(HRNetV2p-W32)
0.417 -- 0.624 -- 0.457 -- 0.251 -- 0.453 -- 0.543 -- 7.6
Mask R-CNN
(HRNetV2p-W32, 1x LR)
0.407 0.409 0.618 -- 0.447 -- 0.252 0.245
0.444 0.439 0.518 0.522 7.3
Mask R-CNN
(HRNetV2p-W32, cascade)
0.445 -- 0.623 -- 0.486 -- 0.261 -- 0.479 -- 0.585 -- 6.5
Mask R-CNN
(ResNet-50-FPN, GN+WS, LR 20-23-24e)
0.410 -- 0.619 -- 0.448 -- 0.245 -- 0.446 -- 0.537 -- 7.9
Mask R-CNN
(ResNet-50-FPN, GN+WS, LR 2x)
0.402 -- 0.608 -- 0.435 -- 0.235 -- 0.433 -- 0.534 -- 8.2
Mask R-CNN
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, GN+WS, LR 1x)
0.433 -- 0.641 -- 0.477 -- 0.252 -- 0.473 -- 0.569 -- 5.9
Mask Scoring R-CNN
(ResNet-101-FPN, LR 1x)
0.398 -- 0.612 -- 0.434 -- 0.233 -- 0.439 -- 0.514 --
Mask Scoring R-CNN
(ResNet-101-FPN, LR 2x)
0.407 -- 0.617 -- 0.446 -- 0.236 -- 0.446 -- 0.536 --
Mask Scoring R-CNN
(ResNet-50-FPN, LR 1x)
0.374 -- 0.590 -- 0.405 -- 0.214 -- 0.409 -- 0.491 --
Mask Scoring R-CNN
(ResNet-50-FPN, LR 2x)
0.382 -- 0.593 -- 0.414 -- 0.214 -- 0.414 -- 0.513 --
Mask Scoring R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, LR 1x)
0.420 -- 0.640 -- 0.460 -- 0.248 -- 0.465 -- 0.543 --
Mask Scoring R-CNN
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, LR 2x)
0.422 -- 0.634 -- 0.461 -- 0.242 -- 0.460 -- 0.561 --
RetinaNet
(ResNet-101-FPN, 1x LR)
0.377 -- 0.575 -- 0.404 -- 0.211 -- 0.422 -- 0.495 -- 10.1
RetinaNet
(ResNet-101-FPN+, cascade)
0.381 -- 0.581 -- 0.406 -- 0.202 -- 0.418 -- 0.508 -- 10.4
RetinaNet
(ResNet-50-FPN+)
0.356 -- 0.555 -- 0.383 -- 0.200 -- 0.396 -- 0.468 -- 11.0
RetinaNet
(ResNet-50-FPN, 20e LR)
0.364 -- 0.563 -- 0.387 -- 0.193 -- 0.399 -- 0.489 -- 11.9
RetinaNet
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 1x LR)
0.390 -- 0.594 -- 0.417 -- 0.226 -- 0.434 -- 0.509 -- 8.9
RetinaNet
(ResNeXt-101 32x4d-FPN, 20e LR)
0.393 -- 0.598 -- 0.423 -- 0.210 -- 0.436 -- 0.523 -- 9.1
RetinaNet
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 1x LR)
0.400 -- 0.609 -- 0.430 -- 0.235 -- 0.444 -- 0.526 -- 6.9
RetinaNet
(ResNeXt-101 64x4d-FPN, 20e LR)
0.396 -- 0.603 -- 0.423 -- 0.216 -- 0.435 -- 0.535 -- 7.0
SSD300
0.257 -- 0.439 -- 0.262 -- 0.069 -- 0.277 -- 0.426 -- 16.8
SSD512
0.293 -- 0.492 -- 0.308 -- 0.118 -- 0.341 -- 0.447 -- 15.0