deeplabv3#

ユースケースと概要説明#

DeepLab は、セマンティック画像セグメント化のための最先端のディープラーニング・モデルです。詳細についてはこちらを参照してください。

メトリック	値
mean_iou	68.41%

画像、名前: ImageTensor、形状: 1, 513, 513, 3、形式: B, H, W, C、ここで:

予想される色の順序: RGB。

画像、名前: mul_1/placeholder_port_1、形状: 1, 513, 513, 3、形式: B, H, W, C、ここで:

予想される色の順序: BGR。

[0, 20] 範囲の整数値。各画像ピクセルの予測クラスのインデックスを表します。名前: ArgMax、形状: 1, 513, 513、形式: B, H, W、ここで:

[0, 20] 範囲の整数値。各画像ピクセルの予測クラスのインデックスを表します。名前: ArgMax/Squeeze、形状: 1, 513, 513、形式: B, H, W、ここで:

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>

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:

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。ライセンスの内容は、<omz_dir>/models/public/licenses/APACHE-2.0-TF-Models.txt で確認できます。