PyTorch カスケード RCNN R-101 モデルの変換¶
危険
ここで説明されているコードは非推奨になりました。従来のソリューションの適用を避けるため使用しないでください。下位互換性を確保するためにしばらく保持されますが、最新のアプリケーションでは使用してはなりません。
このガイドでは、非推奨となった変換方法について説明します。新しい推奨方法に関するガイドは、Python チュートリアルに記載されています。
この記事の目的は、PyTorch Cascade RCNN R-101 モデルを OpenVINO IR に変換する段階的なガイドを提示することです。最初に、モデルをダウンロードして ONNX に変換する必要があります。
モデルをダウンロードして ONNX に変換¶
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リポジトリーのクローンを作成します。
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection cd mmdetection
注
環境をセットアップするには、この手順を参照してください。
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モデルを ONNX 形式に変換するには、このスクリプトを使用します。
python3 tools/deployment/pytorch2onnx.py configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco.py cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco_20200317-0b6a2fbf.pth --output-file cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco.onnx
このスクリプトは、tools/deployment/ ディレクトリーに ONNX モデルファイル cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco.onnx を生成します。必要に応じて、--output-file <path-to-dir>/<model-name>.onnx を使用して、モデル名または出力ディレクトリーを指定します。
ONNX CascadeRCNN R-101 モデルから OpenVINOIR への変換¶
mo --input_model cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco.onnx --mean_values [123.675,116.28,103.53] --scale_values [58.395,57.12,57.375]