Number | MobileNetV3-large | Vision transformer | Path fusion improvement for PANet | ECA Net | Add more SPP | Give PANet expansion from three to four layers | mAP(%) | FPS |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 (YOLOv4) | – | – | – | – | – | – | 88.57 | 48 |
2 |  +  | – | – | – | – | – | 83.78 | 90 |
3 | – |  +  | – | – | – | – | 90.73 | 46 |
4 | – | – |  +  | – | – | – | 89.51 | 47 |
5 | – | – | – |  +  | – | – | 89.48 | 47 |
6 | – | – | – | – |  +  | – | 89.61 | 47 |
7 | – | – | – | – | – |  +  | 90.31 | 43 |
8 |  +  |  +  | – | – | – | – | 85.64 | 84 |
9 |  +  | – |  +  | – | – | – | 84.63 | 87 |
10 |  +  | – | – |  +  | – | – | 86.63 | 88 |
11 |  +  | – | – | – |  +  | – | 84.46 | 88 |
12 |  +  | – | – | – | – |  +  | 85.51 | 78 |
13 | – |  +  |  +  | – | – | – | 91.43 | 41 |
14 | – |  +  | – |  +  | – | – | 92.47 | 45 |
15 | – |  +  | – | – |  +  | – | 91.33 | 46 |
16 | – |  +  | – | – | – |  +  | 92.24 | 40 |
17 | – | – |  +  |  +  | – | – | 91.55 | 44 |
18 | – | – |  +  | – |  +  | – | 90.67 | 45 |
19 | – | – |  +  | – | – |  +  | 92.43 | 39 |
20 | – | – | – |  +  |  +  | – | 92.15 | 45 |
21 | – | – | – |  +  | – |  +  | 94.32 | 40 |
22 |  +  |  +  |  +  | – | – | – | 86.67 | 77 |
23 |  +  |  +  | – |  +  | – | – | 87.12 | 74 |
24 |  +  |  +  | – | – |  +  | – | 86.34 | 77 |
25 |  +  |  +  | – | – | – |  +  | 87.12 | 75 |
26 |  +  | – |  +  |  +  | – | – | 86.31 | 80 |
27 |  +  | – |  +  | – |  +  | – | 85.41 | 83 |
28 |  +  | – |  +  | – | – |  +  | 87.43 | 76 |
29 |  +  | – | – |  +  |  +  | – | 86.91 | 86 |
30 |  +  | – | – |  +  | – |  +  | 87.12 | 77 |
31 |  +  | – | – | – |  +  |  +  | 87.61 | 73 |
32 | – |  +  |  +  |  +  |  | – | 92.13 | 37 |
34 | – |  +  |  +  | – |  +  | – | 92.34 | 39 |
35 | – |  +  |  +  | – | – |  +  | 94.10 | 35 |
36 | – |  +  | – |  +  |  +  | – | 93.23 | 43 |
37 | – |  +  | – |  +  | – |  +  | 95.33 | 38 |
38 | – |  +  | – | – |  +  |  +  | 94.13 | 40 |
39 | – | – |  +  |  +  |  +  | – | 92.41 | 42 |
40 | – | – |  +  |  +  | – |  +  | 93.54 | 38 |
41 | – | – |  +  | – |  +  |  +  | 93.67 | 39 |
42 | – | – | – |  +  |  +  |  +  | 95.13 | 39 |
43 |  +  |  +  |  +  |  +  | – | – | 88.12 | 72 |
44 |  +  |  +  |  +  | – |  +  | – | 87.45 | 73 |
45 |  +  |  +  |  +  | – | – |  +  | 89.11 | 70 |
46 |  +  |  +  | – |  +  |  +  | – | 87.11 | 72 |
47 |  +  |  +  | – |  +  | – |  +  | 90.03 | 65 |
48 |  +  |  +  | – | – |  +  |  +  | 89.13 | 67 |
49 |  +  | – |  +  |  +  |  +  | – | 87.13 | 75 |
50 |  +  | – |  +  |  +  | – |  +  | 89.11 | 73 |
51 |  +  | – |  +  | – |  +  |  +  | 88.17 | 78 |
52 |  +  | – | – |  +  |  +  |  +  | 89.88 | 80 |
53 | – |  +  |  +  |  +  |  +  | – | 93.02 | 35 |
54 | – |  +  |  +  |  +  | – |  +  | 95.02 | 30 |
55 | – |  +  |  +  | – |  +  |  +  | 95.46 | 35 |
56 | – |  +  | – |  +  |  +  |  +  | 96.02 | 37 |
57 | – | – |  +  |  +  |  +  |  +  | 95.40 | 36 |
58 |  +  |  +  |  +  |  +  |  +  | – | 89.03 | 68 |
59 |  +  |  +  |  +  |  +  | – |  +  | 92.01 | 64 |
60 |  +  |  +  |  +  | – |  +  |  +  | 90.32 | 68 |
61 |  +  |  +  | – |  +  |  +  |  +  | 90.23 | 66 |
62 |  +  | – |  +  |  +  |  +  |  +  | 90.34 | 69 |
63 | – |  +  |  +  |  +  |  +  |  +  | 95.55 | 30 |
64 (our algorithm) |  +  |  +  |  +  |  +  |  +  |  +  | 90.30 | 61 |