f3net¶
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
顕著な物体の検出 |
GFLOPs |
31.2883 |
MParams |
25.2791 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
メトリック |
値 |
|---|---|
F 値 |
84.21% |
F 値は Pascal-S データセットで推定され、精度と再現率の加重調和平均として定義されます。
F-measure = (1 + β^2) * (Precision * Recall) / (β^2 * (Precision + Recall))
経験的に、精度をより重視するため β^2 は 0.3 に設定されます。
精度と再現率は、二値化された顕著オブジェクト・マスクとグラウンドトゥルースに基づいて計算されます。
Precision = TP/TP + FP、Recall = TP/TP + FN。
ここで、TP、TN、FP、FN はそれぞれ真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性を示します。評価手順の詳細については、こちらを参照してください。
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: input.1、形状: 1, 3, 352, 352、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は、RGB です。平均値 - [124.55, 118.90, 102.94]
スケール値 - [56.77, 55.97, 57.50]
変換されたモデル¶
画像、名前: input.1、形状: 1, 3, 352, 352、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は、BGR です。
出力¶
元のモデル¶
顕著性マップ、名前 - saliency_map、形状 - 1, 1, 352, 352、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
[0, 1] 範囲への変換確率については、顕著性マップにシグモイド関数を適用する必要があります。
変換されたモデル¶
変換されたモデルには、元のモデルと同じパラメーターが含まれます。
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。
MIT License
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