ctpn#

ユースケースと概要説明#

Connectionist Text Proposal Network (CTPN) を使用した自然画像内のテキストの検出。詳細についてはこちらを参照してください。

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、ここで:

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、ここで:

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、ここで:
- 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。ここで:
- 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、ここで:
- 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。ここで:
- 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>

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:

オブジェクト検出 Python* デモ

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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