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
。
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¶
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。
説明:
image_id
- バッチ内の画像の IDlabel
- 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¶
Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。
法務上の注意書き¶
* その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。