aclnet#

ユースケースと概要説明#

AclNet モデルは音響分類を実行するように設計されており、ファイル <omz_dir>/data/dataset_classes/aclnet_53cl.txt にリストされている 53 の異なるクラスの環境音響の内部データセットでトレーニングされています。モデルの詳細については、論文を参照してください。

モデル入力は、N, C, 1, L 形式の PCM オーディオサンプルのセグメントです。

AclNet のモデル出力は、内部音響データベースから 53 の異なる環境音響クラスの音響分類器出力です。

仕様#

メトリック	値
タイプ	分類
GFLOPs	1.42
MParams	2.71
ソース・フレームワーク	PyTorch*

精度#

メトリック	値
上位 1	86.3%
上位 5	92.0%

メトリックは、次の出版物および論文に従って内部検証データセットに基づいて計算されました。

入力#

元のモデル#

オーディオ、名前 - input、形状 - 1, 1, 1, L、形式 - N, C, 1, L、ここで:

N - バッチサイズ
C - チャネル
L - PCM サンプル数 (最小値は 16000)

変換されたモデル#

オーディオ、名前 - input、形状 - 1, 1, 1, L、形式 - N, C, 1, L、ここで:

N - バッチサイズ
C - チャネル
L - PCM サンプル数 (最小値は 16000)

出力#

元のモデル#

音響分類子 (ラベルファイル、<omz_dir>/data/dataset_classes/aclnet_53cl.txt)、名前 - 出力 - output、形状 - 1, 53、出力データ形式 - N, C、ここで:

N - バッチサイズ
C - [0, 1] 範囲の各クラスの予測ソフトマックスのスコア

変換されたモデル#

音響分類子 (ラベルファイル、<omz_dir>/data/dataset_classes/aclnet_53cl.txt)、名前 - 出力 - output、形状 - 1, 53、出力データ形式 - N, C、ここで:

N - バッチサイズ
C - [0, 1] 範囲の各クラスの予測ソフトマックスのスコア

モデルをダウンロードして OpenVINO™ IR 形式に変換#

以下の例に示すように、モデルをダウンロードし、必要に応じてモデル・ダウンローダーやその他の自動化ツールによってモデルを OpenVINO™ IR 形式に変換できます。

モデル・ダウンローダーの使用例:

omz_downloader --name <model_name>

モデル・コンバーターの使用例:

omz_converter --name <model_name>

デモの使い方#

このモデルは、Open Model Zoo が提供する次のデモで使用して、その機能を示します:

音響分類 Python* デモ

法務上の注意書き#

元のモデルは、Apache License バージョン 2.0 に基づいて配布されています。