TensorFlow RetinaNet 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 に記載されています。

このチュートリアルでは、RetinaNet モデルを OpenVINO 中間表現 (IR) に変換する方法について説明します。

パブリックな RetinaNet モデルには、事前トレーニングされた TensorFlow 重みが含まれていません。このモデルを TensorFlow 形式に変換するには、Keras から TensorFlow への変換の再現チュートリアルに従ってください。

モデルを TensorFlow 形式に変換した後、次のコマンドを実行します。

mo --input "input_1[1,1333,1333,3]" --input_model retinanet_resnet50_coco_best_v2.1.0.pb --transformations_config front/tf/retinanet.json

ここで、transformations_config コマンドライン・パラメーターでは、モデル変換 API のモデル変換ヒントを含む構成 json ファイルを指定します。json ファイルには、モデルを自身でトレーニングする際に変更の必要があるパラメーターがいくつか含まれています。また、エンドポイントを一致させてサブグラフノードを置き換える方法に関する情報も含まれています。モデルが OpenVINO IR 形式に変換された後、出力ノードは DetectionOutput レイヤーに置き換えられます。