fbcnn

ユースケースと概要説明

fbcnn モデルは、JPEG アーティファクトを除去する柔軟なブラインド畳み込みニューラル・ネットワークです。柔軟なブラインド JPEG アーティファクトの除去論文に基づくモデルです。これは PyTorch* フレームワークで実装されました。モデルはカラー JPEG 画像で動作します。このモデルおよび他の jpeg アーティファクト除去モデル (グレースケール画像および二重 jpeg 復元用) の詳細については、柔軟なブラインド JPEG アーティファクト除去 (FBCNN、ICCV 2021) を参照してください。

仕様

メトリック

タイプ

画像処理

GFLOPs

1420.78235

MParams

71.922

ソース・フレームワーク

PyTorch*

精度

モデルは LIVE_1 データセットでテストされました。

メトリック

元のモデル

変換されたモデル

PSNR

34.34Db

34.34Db

SSIM

0.99

0.99

入力

元のモデル

画像、名前: image_lq、形状: 1, 3, 512, 512、形式: B, C, H, W

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - チャネル

  • H - 高さ

  • W - 幅

チャネルの順番は RGB です。スケール値 - 255。

変換されたモデル

画像、名前: image_lq、形状: 1, 3, 512, 512、形式: B, C, H, W

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - チャネル

  • H - 高さ

  • W - 幅

チャネルの順番は BGR です。

出力

元のモデル

復元された画像、名前: image_result、形状: 1, 3, 512, 512、形式: B, C, H, W

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - チャネル

  • H - 高さ

  • W - 幅

チャネルの順番は RGB です。

変換されたモデル

復元された画像、名前: image_result、形状: 1, 3, 512, 512、形式: B, C, H, W

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - チャネル

  • H - 高さ

  • W - 幅

チャネルの順番は BGR です。

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

Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。