eval_models.md

记录各种模型测试结果

本文记录不同算法在公开数据集的测试结果。

CMT

配置参数：

• 数据集：nuscnes-mini
• config：cmt_voxel0075_vov_1600x640_cbgs.py
• pth 来源：官方
• 测试 gpu：xxx

结果：NDS=0.5913

配置参数：

• 数据集：nuscnes-big
• config：cmt_voxel0075_vov_1600x640_cbgs.py
• pth 来源：官方
• 测试 gpu：1*3090

结果：NDS=0.7289

DAL

配置参数：

• 数据集：nuscnes-mini
• model：dal-base.py
• pth 来源：官方
• 测试 gpu：1*3090

结果：NDS=0.6008

配置参数：

• 数据集：nuscnes-big
• model：dal-base.py
• pth 来源：官方
• 测试 gpu：8*A100

结果：NDS=0.7346

配置参数：

• 数据集：nuscnes-big
• model：dal-large.py
• pth 来源：官方
• 测试 gpu：8*A100

结果：NDS=0.7396

配置参数：

• 数据集：nuscnes-big
• model：dal-large.py
• pth 来源：官方的 dal-large 训练 20 个 epoch 得到(8*A100)
• 测试 gpu：8*A100

结果：NDS=0.7453 (比官方权重效果好，惊喜)

配置参数：

• 数据集：nuscnes-big
• model：dal-large.py
• pth 来源：官方的 dal-large 训练 19 个 epoch 得到(8*A100)
• 测试 gpu：8*A100

结果：NDS=0.7459 (跑 19 个 epoch 比 20 个 epoch 效果好)

DeepInteraction

配置参数：

• 数据集：nuscnes-big
• model：Fusion_0075_refactor.py
• pth 来源：官方
• 测试 gpu：8*A100

结果：NDS=0.6909

配置参数：

• 数据集：nuscnes-big
• model：Fusion_0075_refactor.py
• pth 来源：官方 Fusion_0075_refactor.py 训练 6 个 epoch 得到(8*A100)
• 测试 gpu：8*A100

结果：NDS=0.7248

日期

• 2024/04/18：DeepInteraction_base 按照官方训练 6 个 epoch 后测试结果
• 2024/04/16：DeepInteraction_base 官方测试结果
• 2024/04/15：dal-large 按照官方训练 20 个 epoch 后测试结果
• 2024/04/10：dal-base、dal-large 测试结果