densenet-121-tf

ユースケースと概要説明

これは、画像分類向けに設計された DenseNet モデルグループの 1 つである、densenet-121 モデルの TensorFlow* バージョンです。詳細は、TensorFlow* API ドキュメント、リポジトリー および 記事をご覧ください。

仕様

メトリック

値

タイプ

分類

GFlops

5.7287

MParams

7.9714

ソース・フレームワーク

TensorFlow*

精度

メトリック

値

上位 1

74.46%

上位 5

92.13%

入力

元のモデル

画像、名前: input_1、形状: 1, 224, 224, 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: RGB。平均値: [123.68, 116.78, 103.94]、スケール値: [58,395.57, 12.57, 375]

変換されたモデル

画像、名前: input_1、形状: 1, 224, 224, 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

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: StatefulPartitionedCall/densenet121/predictions/Softmax、形状: 1, 1000、出力データ形式: B, C。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - [0, 1] の範囲の各クラスの予測確率

変換されたモデル

変換されたモデルには、元のモデルと同じパラメーターが含まれます。

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。