facenet-20180408-102900#
ユースケースと概要説明#
仕様#
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
顔認識 |
GFlops |
2.846 |
MParams |
23.469 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
精度#
メトリック |
値 |
|---|---|
LFW の精度 |
99.14% |
入力#
元のモデル#
画像、名前:
batch_join:0、形状:1, 160, 160, 3、形式:B, H, W, C、ここで:B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅C- チャネル数
予想される色の順序は、
RGBです。平均値: [127.5、127.5、127.5]、各チャネルのスケール係数: 128.0ブール入力、グラフの状態 (トレーニング/推論) を管理します。名前 -
phase_train、形状 -1。
変換されたモデル#
画像、名前: image_batch/placeholder_port_0、形状: 1, 160, 160, 3、形式: B, H, W, C、ここで:
B- バッチサイズH- 画像の髙さW- 画像の幅C- チャネル数
予想される色の順序: BGR。
出力#
元のモデル#
浮動小数点値のベクトル - 面の埋め込み、名前 - embeddings。
変換されたモデル#
画像シーケンス、名前: InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm/Reshape_1/Normalize、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 - 面の埋め込み
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:
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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