face-recognition-resnet100-arcface-onnx#

ユースケースと概要説明#

face-recognition-resnet100-arcface-onnx モデルは、ResNet100 バックボーンと ArcFace 損失を備えたディープ顔認識モデルです。ArcFace は、ソフトマックス損失の識別力を強化するためソフトマックス損失の加算項として使用される、加算角度マージンと呼ばれる新しい監視信号です。このモデルは MXNet* フレームワークで事前トレーニングされ、ONNX* 形式に変換されます。詳細については、論文およびリポジトリーで説明されています。

仕様#

メトリック

値

タイプ

顔認識

GFLOPs

24.2115

MParams

65.1320

ソース・フレームワーク

MXNet*

精度#

メトリック

値

LFW の精度

99.68%

入力#

元のモデル#

画像、名前: data、形状: 1, 3, 112, 112、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 RGB です。

変換されたモデル#

画像、名前: data、形状: 1, 3, 112, 112、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#

顔の埋め込み、名前: fc1、形状: 1, 512、形式: B, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • C - 512 個の浮動小数点値の行ベクトル、面埋め込み

さまざまな画像の最終出力はコサイン距離で比較できます。

変換されたモデル#

顔の埋め込み、名前: fc1、形状: 1, 512、形式: B, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • C - 512 個の浮動小数点値の行ベクトル、面埋め込み

さまざまな画像の最終出力はコサイン距離で比較できます。

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>

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: