drn-d-38¶
ユースケースと概要説明¶
drn-d-38 モデルは、セマンティック・セグメント化タスク用の拡張残差ネットワーク (DRN) モデルの 1 つです。DRN モデルは ResNet モデルを拡張し、DRN-C バージョンは追加されたブロックの一部から残留接続をさらに削除します。DRN-D バージョンは DRN-C の簡易バージョンです。
<omz_dir>/data/dataset_classes/cityscapes_19cl.txt ファイルにリストされている 19 のオブジェクト・クラスの Cityscapes データセットで事前トレーニングされました。詳細については、Cityscapes クラスの定義を参照してください。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
セマンティックのセグメント化 |
GFLOPs |
1768.3276 |
MParams |
25.9939 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
メトリック |
値 |
|---|---|
mean_iou |
71.31% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: input、形状: 1, 3, 1024, 2048、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: RGB。平均値: [73.975742869, 83.660769353, 73.175805779]、スケール値: [46.653282963, 47.574230671, 47.041147921]
変換されたモデル¶
画像、名前: input、形状: 1, 3, 1024, 2048、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¶
元のモデル¶
浮動小数点値。各画像ピクセルの予測クラスのスコアを表します。このモデルは、19 カテゴリーのオブジェクトを含む Cityscapes データセットでトレーニングされました。名前: output、形状: 1, 19, 1024, 2048、形式: B, N, H, W。
説明:
B- バッチサイズN- クラス数H- 画像の髙さW- 画像の幅
変換されたモデル¶
浮動小数点値。各画像ピクセルの予測クラスのスコアを表します。このモデルは、19 カテゴリーのオブジェクトを含む Cityscapes データセットでトレーニングされました。名前: output、形状: 1, 19, 1024, 2048、形式: B, N, H, W。
説明:
B- バッチサイズN- クラス数H- 画像の髙さW- 画像の幅
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。
BSD 3-Clause License
Copyright (c) 2017, Fisher Yu
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