数据评估及结果：

  1. Backbone: 这是模型的主干网络结构。在深度学习中，Backbone常常用于特征提取。在这里，所用的主干网络是ResNet50，即具有50层的残差网络。
  2. Pretrain: 这表示模型是否使用了预训练权重，以及这些权重来自哪里。这里的模型使用了在ImageNet-1k数据集上预训练的权重。使用预训练的权重可以帮助模型更快地收敛，也可能提高其最终性能。
  3. Epochs: 这表示模型在训练数据上迭代的次数。在这个例子中，模型在训练数据上迭代了50次。
  4. mask mAP: 这是模型在验证集上的性能指标。mAP是“mean Average Precision”的缩写，表示模型的平均准确率。在这里，mask mAP可能是指模型在目标检测任务中的分割掩码的平均准确率。该模型的mask mAP为37.9。
  5. #params: 这表示模型的参数数量。模型有34M（3400万）参数。
  6. GFLOPs: 这是一个评估模型计算复杂性的指标，表示模型进行一次前向传播所需的浮点运算次数（以十亿次为单位）。此模型的GFLOPs为75.5。
  7. FPS (V100): 这表示在V100 GPU上，模型每秒可以处理的帧数。35.5表示模型每秒可以处理35.5帧。