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# Supervised Baseline 纯监督模型基线
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## COCO数据集模型库
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### [FCOS](../../fcos)
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| 基础模型 | 监督数据比例 | Epochs (Iters) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | 模型下载 | 配置文件 |
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| FCOS ResNet50-FPN | 5% | 24 (8712) | 21.3 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/fcos_r50_fpn_2x_coco_sup005.pdparams) | [config](fcos_r50_fpn_2x_coco_sup005.yml) |
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| FCOS ResNet50-FPN | 10% | 24 (17424) | 26.3 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/fcos_r50_fpn_2x_coco_sup010.pdparams) | [config](fcos_r50_fpn_2x_coco_sup010.yml) |
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| FCOS ResNet50-FPN | full | 24 (175896) | 42.6 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/fcos_r50_fpn_iou_multiscale_2x_coco.pdparams) | [config](../../fcos/fcos_r50_fpn_iou_multiscale_2x_coco.yml) |
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**注意:**
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- 以上模型训练默认使用8 GPUs，总batch_size默认为16，默认初始学习率为0.01。如果改动了总batch_size，请按线性比例相应地调整学习率。
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### [PP-YOLOE+](../../ppyoloe)
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| 基础模型 | 监督数据比例 | Epochs (Iters) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | 模型下载 | 配置文件 |
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| PP-YOLOE+_s | 5% | 80 (7200) | 32.8 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco_sup005.pdparams) | [config](ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco_sup005.yml) |
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| PP-YOLOE+_s | 10% | 80 (14480) | 35.3 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco_sup010.pdparams) | [config](ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco_sup010.yml) |
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| PP-YOLOE+_s | full | 80 (146560) | 43.7 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.pdparams) | [config](../../ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.yml) |
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| PP-YOLOE+_l | 5% | 80 (7200) | 42.9 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco_sup005.pdparams) | [config](ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco_sup005.yml) |
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| PP-YOLOE+_l | 10% | 80 (14480) | 45.7 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco_sup010.pdparams) | [config](ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco_sup010.yml) |
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| PP-YOLOE+_l | full | 80 (146560) | 49.8 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.pdparams) | [config](../../ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml) |
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**注意:**
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- 以上模型训练默认使用8 GPUs，总batch_size默认为64，默认初始学习率为0.001。如果改动了总batch_size，请按线性比例相应地调整学习率。
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### [Faster R-CNN](../../faster_rcnn)
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| 基础模型 | 监督数据比例 | Epochs (Iters) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | 模型下载 | 配置文件 |
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| Faster R-CNN ResNet50-FPN | 5% | 24 (8712) | 20.7 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_sup005.pdparams) | [config](faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_sup005.yml) |
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| Faster R-CNN ResNet50-FPN | 10% | 24 (17424) | 25.6 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_sup010.pdparams) | [config](faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_sup010.yml) |
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| Faster R-CNN ResNet50-FPN | full | 24 (175896) | 40.0 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco.pdparams) | [config](../../configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco.yml) |
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**注意:**
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- 以上模型训练默认使用8 GPUs，总batch_size默认为16，默认初始学习率为0.02。如果改动了总batch_size，请按线性比例相应地调整学习率。
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### [RetinaNet](../../retinanet)
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| 基础模型 | 监督数据比例 | Epochs (Iters) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | 模型下载 | 配置文件 |
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| RetinaNet ResNet50-FPN | 5% | 24 (8712) | 13.9 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/retinanet_r50_fpn_2x_coco_sup005.pdparams) | [config](retinanet_r50_fpn_2x_coco_sup005.yml) |
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| RetinaNet ResNet50-FPN | 10% | 24 (17424) | 23.6 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/retinanet_r50_fpn_2x_coco_sup010.pdparams) | [config](retinanet_r50_fpn_2x_coco_sup010.yml) |
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| RetinaNet ResNet50-FPN | full | 24 (175896) | 39.1 | [download](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/retinanet_r50_fpn_2x_coco.pdparams) | [config](../../configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_2x_coco.yml) |
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**注意:**
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- 以上模型训练默认使用8 GPUs，总batch_size默认为16，默认初始学习率为0.01。如果改动了总batch_size，请按线性比例相应地调整学习率。
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### [RT-DETR](../../rtdetr)
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| 基础模型 | 监督数据比例 | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | 模型下载 | 配置文件 |
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| :---------------: | :-------------: | :---------------------: |:--------: | :---------: |
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| RT-DETR ResNet5vd | 5% | 39.1 | [download](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/semidet/rtdetr_ssod/baseline/rtdetr_r50vd_6x_coco_sup005.pdparams) | [config](rtdetr_r50vd_6x_coco_sup005.yml) |
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| RT-DETR ResNet5vd | 10% | 42.3 | [download](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/semidet/rtdetr_ssod/baseline/rtdetr_r50vd_6x_coco_sup010.pdparams) | [config](rtdetr_r50vd_6x_coco_sup010.yml) |
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| RT-DETR ResNet5vd | VOC2007 | 62.7 | [download](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/semidet/rtdetr_ssod/baseline/rtdetr_r50vd_6x_voc2007.pdparams) | [config](rtdetr_r50vd_6x_voc2007.yml) |
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**注意:**
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- RT-DETR模型训练默认使用4 GPUs，总batch_size默认为16，默认初始学习率为0.0001。如果改动了总batch_size，请按线性比例相应地调整学习率。
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### 注意事项
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- COCO部分监督数据集请参照 [数据集准备](../README.md) 去下载和准备，各个比例的训练集均为**从train2017中抽取部分百分比的子集**，默认使用`fold`号为1的划分子集，`sup010`表示抽取10%的监督数据训练，`sup005`表示抽取5%，`full`表示全部train2017，验证集均为val2017全量；
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- 抽取部分百分比的监督数据的抽法不同，或使用的`fold`号不同，精度都会因此而有约0.5 mAP之多的差异；
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- PP-YOLOE+ 使用Objects365预训练，其余模型均使用ImageNet预训练；
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- 线型比例相应调整学习率，参照公式: **lr<sub>new</sub> = lr<sub>default</sub> * (batch_size<sub>new</sub> * GPU_number<sub>new</sub>) / (batch_size<sub>default</sub> * GPU_number<sub>default</sub>)**。
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## 使用教程
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将以下命令写在一个脚本文件里如```run.sh```，一键运行命令为：```sh run.sh```，也可命令行一句句去运行：
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```bash
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model_type=semi_det/baseline
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job_name=ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco_sup010 # 可修改，如 fcos_r50_fpn_2x_coco_sup010
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config=configs/${model_type}/${job_name}.yml
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log_dir=log_dir/${job_name}
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weights=output/${job_name}/model_final.pdparams
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# 1.training
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# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py -c ${config}
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python -m paddle.distributed.launch --log_dir=${log_dir} --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c ${config} --eval --amp
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# 2.eval
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c ${config} -o weights=${weights}
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