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
。
説明:
B
- バッチサイズC
- チャネルH
- 高さ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
。
説明:
B
- バッチサイズC
- チャネルH
- 高さ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
。
説明:
B
- バッチサイズC
- チャネルH
- 高さ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。
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>
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。
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