face-detection-adas-0001#

ユースケースと概要説明#

ドライバーの監視や同様のシナリオのための顔検出器。このネットワークは、3x3 畳み込みブロックの計算量を削減するため、深さ方向の畳み込みを含むデフォルトの MobileNet バックボーンを備えています。

例#

仕様#

メトリック

値

AP (頭の高さ >10px)

37.4%

AP (頭の高さ >32px)

84.8%

AP (頭の高さ >64px)

93.1%

AP (頭の高さ >100px)

94.1%

頭の最小サイズ

90x90 ピクセル (1080p)

GFlops

2.835

MParams

1.053

ソース・フレームワーク

Caffe*

平均精度 (AP) は、精度/再現率曲線の下の領域として定義されます。数値は Wider Face 検証サブセットにあります。

入力#

画像、名前: data、形状: 1, 3, 384, 672、形式: B, C, H, W、ここで:

  • 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#

最終出力は、形状: 1, 1, 200, 7、形式: 1, 1, N, 7 のブロブです。ここで、N は検出された境界ボックスの数です。結果は信頼度の降順に並べ替えられます。各検出は [image_id, label, conf, x_min, y_min, x_max, y_max] の形式です。ここで:

  • image_id - バッチ内の画像の ID

  • label - 予測されたクラス ID (1 - 顔)

  • conf - 予測されたクラスの信頼度

  • (x_min, y_min) - 境界ボックスの左上隅の座標

  • (x_max, y_max) - 境界ボックスの右下隅の座標

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: