erfnet#

ユースケースと概要説明#

これは、複数車線の道路 (最大車線数 - 4) でリアルタイムの車線検出を実行するように設計された erfnet モデルの ONNX* バージョンです。このモデルは PyTorch* フレームワークで事前トレーニングされ、CULane によって再トレーニングされます。詳細については、リポジトリー、ERFNet の論文とリポジトリー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	11.13
MParams	7.87
ソース・フレームワーク	PyTorch*

精度#

メトリック	値
mean_iou	76.47%

入力#

元のモデル#

画像、名前 - input_1、形状 - 1,3,208,976、形式 - B,C,H,W、ここで:

B - バッチサイズ
C - チャネル
H - 髙さ
W - 幅

チャネルの順番は BGR です。

変換されたモデル#

画像、名前 - input_1、形状 - 1,3,208,976、形式 - B,C,H,W、ここで:

B - バッチサイズ
C - チャネル
H - 髙さ
W - 幅

チャネルの順番は BGR です。

出力#

元のモデル#

機能マップ、名前 - output1、形状 - 1,5,208,976、形式 - B,C,H,W、ここで:

B - バッチサイズ
C - チャネル
H - 髙さ
W - 幅

これは、5 チャネルの特徴マップとして扱うことができます。各チャネルは、背景、車線 1、車線 2、車線 3、車線 4 のクラス情報です。車線 1、車線 2、車線 3、車線 4 は、左から右にそれぞれ実際の線路 1、車線 2、車線 3、車線 4 と一致します。

変換されたモデル#

機能マップ、名前 - output1、形状 - 1,5,208,976、形式 - B,C,H,W、ここで:

B - バッチサイズ
C - チャネル
H - 髙さ
W - 幅

モデルをダウンロードして推論エンジン形式に変換#

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・ダウンローダーや他の自動化ツールを使用してモデルを推論エンジン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:

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。

MIT License 

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