efficientnet-b0#

ユースケースと概要説明#

efficientnet-b0 モデルは、画像分類を実行するように設計された EfficientNet モデルの 1 つです。このモデルは TensorFlow* で事前トレーニングされています。すべての EfficientNet モデルは、ImageNet 画像データベースで事前トレーニングされています。このファミリーモデルの詳細は、TensorFlow Cloud TPU リポジトリーをご覧ください。

仕様#

メトリック

値

タイプ

分類

GFLOPs

0.819

MParams

5.268

ソース・フレームワーク

TensorFlow*

精度#

メトリック

元のモデル

変換されたモデル

上位 1

75.70%

75.70%

上位 5

92.76%

92.76%

入力#

元のモデル#

画像、名前: image、形状: 1, 224, 224, 3、形式: B, H, W, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • H - 髙さ

  • W - 幅

  • C - チャネル

チャネルの順番は RGB です。

変換されたモデル#

画像、名前: sub/placeholder_port_0、形状: 1, 224, 224, 3、形式: B, H, W, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • H - 髙さ

  • W - 幅

  • C - チャネル

チャネルの順番は BGR です。

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: logits、形状: 1, 1000、出力データ形式: B, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • C - ロジット形式の各クラスの予測確率

変換されたモデル#

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: efficientnet-b0/model/head/dense/MatMul、形状: 1, 1000、出力データ形式: B, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • C - ロジット形式の各クラスの予測確率

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: