faceboxes-pytorch¶
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
物体検出 |
GFLOPs |
1.8975 |
MParams |
1.0059 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
メトリック |
値 |
|---|---|
mAP |
83.565% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: input.1、形状: 1, 3, 1024, 1024、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。平均値 - [104.0、117.0、123.0]
変換されたモデル¶
画像、名前: input.1、形状: 1, 3, 1024, 1024、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¶
-
境界ボックスデルタ、名前:
boxes、形状 -1, 21824, 4。形式:B, A, 4。説明:
B- バッチサイズA- 以前のボックスアンカーの数
スコア、名前:
scores、形状 -1, 21824, 2。2 つのクラスのスコアが含まれています - 1 つは背景、もう 1 つは顔です。
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
Copyright (c) 2017 Max deGroot, Ellis Brown
Copyright (c) 2019 Zisian Wong, Shifeng Zhang
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