fastseg-large#
ユースケースと概要説明#
fastseg-large は、<omz_dir>/data/dataset_classes/cityscapes_19cl_bkgr.txt ファイルにリストされている 19 のオブジェクト・クラスの Cityscapes データセットで事前トレーニングされた、正確なリアルタイム・セマンティック・セグメント化モデルです。詳細については、Cityscapes クラスの定義を参照してください。このモデルは、MobileNetV3 の大きなバックボーンと、LR-ASPP に基づいて修正されたセグメント化ヘッドに基づいて構築されました。このモデルは、現実世界のさまざまな道路画像の効率的なセグメント化に使用できます。モデル実装の詳細については、元のリポジトリーを参照してください。
仕様#
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
セマンティックのセグメント化 |
GOps |
140.9611 |
MParams |
3.2 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度#
メトリック |
値 |
|---|---|
mean_iou |
72.67% |
入力#
元のモデル#
画像、名前: input0、形状: 1, 3, 1024, 2048、形式: B, C, H, W、ここで:
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: RGB。平均値: [123.675, 116.28, 103.53]、スケール値: [58.395, 57.12, 57.375]
変換されたモデル#
画像、名前: input0、形状: 1, 3, 1024, 2048、形式: B, C, H, W、ここで:
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: BGR。
出力#
元のモデル#
浮動小数点値。各画像ピクセルの予測クラスのスコアを表します。このモデルは、19 カテゴリーのオブジェクトを含む Cityscapes データセットでトレーニングされました。名前: output0、形状: 1, 19, 1024, 2048、形式: B, N, H, W、ここで:
B- バッチサイズN- クラス数H- 画像の髙さW- 画像の幅
変換されたモデル#
浮動小数点値。各画像ピクセルの予測クラスのスコアを表します。このモデルは、19 カテゴリーのオブジェクトを含む Cityscapes データセットでトレーニングされました。名前: output0、形状: 1, 19, 1024, 2048、形式: B, N, H, W、ここで:
B- バッチサイズN- クラス数H- 画像の髙さW- 画像の幅
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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