efficientnet-b0¶
ユースケースと概要説明¶
efficientnet-b0
モデルは、画像分類向けに設計された 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
。
説明:
B
- バッチサイズH
- 高さ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
。
説明:
B
- バッチサイズH
- 高さ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
。
説明:
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
。
説明:
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>
法務上の注意書き¶
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-TPU.txt
で確認できます。