fast-neural-style-mosaic-onnx#
ユースケースと概要説明#
fast-neural-style-mosaic-onnx モデルは、画像のコンテンツと別の画像スタイルを混合するように設計されたスタイル転送モデルの 1 つです。このモデルでは、リアルタイム・スタイル転送と超解像度の知覚損失とインスタンス正規化で説明されている方法を使用します。オリジナルの ONNX モデルはリポジトリーで提供されます。
仕様#
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
スタイル転送 |
GFLOPs |
15.518 |
MParams |
1.679 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度#
精度メトリックは、Common Objects in Context (COCO) val2017 データセットで取得されます。画像は入力サイズに合わせてリサイズされました。
メトリック |
元のモデル |
変換されたモデル (FP32) |
変換されたモデル (FP16) |
|---|---|---|---|
PSNR |
12.03 dB |
12.03 dB |
12.04 dB |
入力#
元のモデル#
画像、名前: input1、形状: 1, 3, 224, 224、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
予想される色の順序: RGB。
変換されたモデル#
画像、名前: input1、形状: 1, 3, 224, 224、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
予想される色の順序: BGR。
出力#
元のモデル#
画像、名前: output1、形状: 1, 3, 224, 224、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
予想される色の順序: RGB。
変換されたモデル#
画像、名前: output1、形状: 1, 3, 224, 224、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
予想される色の順序: RGB。
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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