ctpn¶
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
物体検出 |
GFlops |
55.813 |
MParams |
17.237 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
精度¶
メトリック |
値 |
|---|---|
hmean |
73.67% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: image_tensor、形状: 1, 600, 600, 3、形式: B, H, W, C。
説明:
B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅C- チャネル数
予想される色の順序: BGR。平均値: [102.9801、115.9465、122.7717]
変換されたモデル¶
画像、名前: Placeholder、形状: 1, 600, 600, 3、形式: B, H, W, C。
説明:
B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅C- チャネル数
予想される色の順序: BGR。
出力¶
元のモデル¶
-
検出ボックス、名前:
rpn_bbox_pred/Reshape_1には、形式:B, H, W, Aの予測領域が含まれます。説明:
B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅A- 4*N 座標のベクトル。N は検出されたアンカーの数です。
-
確率、名前:
Reshape_2には、[0,1] 範囲の予測領域の確率がB, H, W, A形式で含まれます。
説明:B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅A- 4*N 座標のベクトル。N は検出されたアンカーの数です。
変換されたモデル¶
-
検出ボックス、名前:
rpn_bbox_pred/Reshape_1には、形式:B, H, W, Aの予測領域が含まれます。説明:
B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅A- 4*N 座標のベクトル。N は検出されたアンカーの数です。
-
確率、名前:
Reshape_2には、[0,1] 範囲の予測領域の確率がB, H, W, A形式で含まれます。
説明:B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅A- 4*N 座標のベクトル。N は検出されたアンカーの数です。
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。
MIT License
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