ctdet_coco_dlav0_512 — OpenVINO™ ドキュメント

ユースケースと概要説明¶

CenterNet オブジェクト検出モデル ctdet_coco_dlav0_512 は、元々 PyTorch* でトレーニングされました。CenterNet はオブジェクトを単一点 (境界ボックスの中心点) としてモデル化し、キーポイント推定を使用して中心点を見つけ、オブジェクト・サイズに回帰します。詳細についてはこちらとリポジトリーを参照してください。

仕様¶

メトリック	値
タイプ	検出
GFlops	62.211
MParams	17.911
ソース・フレームワーク	PyTorch*

精度¶

メトリック	元のモデル	変換されたモデル
mAP	44.2%	44.28%

入力¶

元のモデル¶

画像、名前: input.1、形状: 1, 3, 512, 512、形式: B, C, H, W。

説明:

B - バッチサイズ
C - チャネル数
H - 画像の髙さ
W - 画像の幅

予想される色の順序: BGR。平均値: [104.04, 113.985, 119.85]、スケール値: [73.695, 69.87, 70.89]

変換されたモデル¶

画像、名前: input.1、形状: 1, 3, 512, 512、形式: B, C, H, W。

説明:

B - バッチサイズ
C - チャネル数
H - 画像の髙さ
W - 画像の幅

予想される色の順序: BGR。

出力¶

オブジェクトの中心点のヒートマップ、名前: center_heatmap。80 カテゴリーのオブジェクトを含む Common Objects in Context (COCO) データセット・バージョンに従って、背景ラベルなしで、<omz_dir>/data/dataset_classes/coco_80cl.txt ファイルで提供されるクラス名にマッピングされた、80 のカテゴリーごとに予測されたオブジェクトの中心点が含まれます。
オブジェクト・サイズの出力、名前: width_height。各オブジェクトの予測された幅と高さが含まれます。
回帰出力、名前: regression。各予測のオフセットが含まれます。

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>

                                

デモの使い方¶

Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。

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。

                                    MIT License

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ctdet_coco_dlav0_512¶