colorization-v2¶
ユースケースと概要説明¶
colorization-v2 モデルは、画像の色付けを実行するように設計されたモデルのカラー化グループの 1 つです。モデルは ImageNet データセットでトレーニングされました。このモデルファミリーの詳細については、リポジトリーを確認してください。
モデルは LAB イメージの入力 L チャネルとして消費します。モデルは、LAB 画像の A チャネルと B チャネルを出力として予測します。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
カラー化 |
GFLOPs |
83.6045 |
MParams |
32.2360 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
精度メトリックは、モデルによって生成された画像と ImageNet データセットの実際の検証画像で計算されました。結果は 2000 枚の画像のサブセットで得られます。
メトリック |
値 |
|---|---|
PSNR |
26.99 dB |
SSIM |
0.90 |
また、前処理として VGG16 caffe モデルとカラー化を使用してメトリックを計算できます。以下の結果は、ImageNet データセットの検証画像から得られます。
受信した値の rgb - グレー - カラー化を前処理する場合:
メトリック |
前処理を行った値 |
前処理なしの値 |
|---|---|---|
精度上位 1 |
57.75% |
70.96% |
精度上位 5 |
81.50% |
89.88% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: data_l、形状: 1, 1, 256, 256、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順序は L チャネルです。
変換されたモデル¶
画像、名前: data_l、形状: 1, 1, 256, 256、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順序は L チャネルです。
出力¶
元のモデル¶
画像、名前: color_ab、形状: 1, 2, 256, 256、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネル順序は LAB-image の AB チャネルです。
変換されたモデル¶
画像、名前: color_ab、形状: 1, 2, 256, 256、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネル順序は LAB-image の AB チャネルです。
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>
法務上の注意書き¶
元のモデルは、こちらのライセンスに基づいて配布されています。
Copyright (c) 2016, Richard Zhang, Phillip Isola, Alexei A. Efros
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