Heedless Backbones

FFNet Family

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axis

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Results

Parameters (M)

Images / Second

Publication Date

task

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---------

Object Detection

Instance Segmentation

Classification

Semantic Segmentation

Panoptic Segmentation

dataset

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---------

ImageNet-1k

ImageNet-A

ImageNet-R

ImageNet-Sketch

ImageNet-C

ImageNet-C-bar

ImageNet-V2

ImageNet-ReaL

PASCAL VOC 2007 (val)

PASCAL VOC 2007 (test)

metric

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----------

Top-1

Top-5

GFLOPs

resolution

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----------

224x224

384x384

512x512

axis

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Results

Parameters (M)

Images / Second

GFLOPs

Publication Date

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Legend

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Family

Pretrain Dataset

Classification Resolution

Legend attribute (second)

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----------

Family

Pretrain Method

Classification Resolution

model	params (m)	pretrain	finetune	GFLOPs	Top-1
FFNet-1	13.7	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	2.9	81.3
FFNet-2	26.9	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	6.0	82.9
FFNet-3	48.3	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	10.1	83.9
FFNet-3	48.3	IN-1k : Sup. : 300	IN-1k : 30 : 384	22.8	84.5
FFNet-4	79.2	IN-1k : Sup. : 300	IN-1k : 30 : 384	43.1	85.3
FFNet-1	13.7	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	2.9	82.1
FFNet-2	26.9	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	6.0	83.7
FFNet-3	48.3	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	10.1	84.5

model	params (m)	pretrain	finetune	gflops	IN-1k
FFNet-1	13.7	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	2.9	81.3/—
FFNet-2	26.9	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	6.0	82.9/—
FFNet-3	48.3	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	10.1	83.9/—
FFNet-3	48.3	IN-1k : Sup. : 300	IN-1k : 30 : 384	22.8	84.5/—
FFNet-4	79.2	IN-1k : Sup. : 300	IN-1k : 30 : 384	43.1	85.3/—
FFNet-1	13.7	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	2.9	82.1/—
FFNet-2	26.9	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	6.0	83.7/—
FFNet-3	48.3	IN-1k : Sup. : 300	— : — : —	10.1	84.5/—

COCO (val)

model	pretrain	head	train	gflops	mAP^b	AP^b₅₀	AP^b₇₅	mAP^b_s	mAP^b_m	mAP^b_l
FFNet-4	IN-1k : Sup. : 300	Cascade Mask R-CNN	COCO (train) : 36	None	53.4	—	—	—	—	—
FFNet-2	IN-1k : Sup. : 300	Cascade Mask R-CNN	COCO (train) : 36	None	51.8	—	—	—	—	—
FFNet-3	IN-1k : Sup. : 300	Cascade Mask R-CNN	COCO (train) : 36	None	52.8	—	—	—	—	—

COCO (val)

model	pretrain	head	train	gflops	mAP^m	AP^m₅₀	AP^m₇₅	mAP^m_s	mAP^m_m	mAP^m_l
FFNet-4	IN-1k : Sup. : 300	Cascade Mask R-CNN	COCO (train) : 36	None	45.9	—	—	—	—	—
FFNet-2	IN-1k : Sup. : 300	Cascade Mask R-CNN	COCO (train) : 36	None	44.9	—	—	—	—	—
FFNet-3	IN-1k : Sup. : 300	Cascade Mask R-CNN	COCO (train) : 36	None	45.6	—	—	—	—	—

ADE20K (val)

model	pretrain	head	train	gflops	mIoU^ms	pAcc^ms	mAcc^ms	mIoU^ss	pAcc^ss	mAcc^ss
FFNet-4	IN-1k : Sup. : 300	UPerNet	ADE20K (train) : 128 : 512	1158.0	51.7	—	—	50.7	—	—
FFNet-2	IN-1k : Sup. : 300	UPerNet	ADE20K (train) : 128 : 512	942.0	47.8	—	—	47.1	—	—
FFNet-3	IN-1k : Sup. : 300	UPerNet	ADE20K (train) : 128 : 512	1010.0	50.2	—	—	49.6	—	—