gmcnn-places2-tf¶
ユースケースと概要説明¶
gmcnn-places2-tf は、GMCNN 画像修復モデルの TensorFlow* 実装であり、画像の穴を埋めるために適切なピクセル情報を推定することを目的としています。gmcnn-places2-tf
は、自由形式のマスクを使用して Places2 データセットでトレーニングされます。元々チェックポイント・ファイルとして再配布されていましたが、フリーズされたグラフに変換されました。詳細についてはリポジトリーを参照してください。
凍結グラフへの変換を再現する手順¶
元のリポジトリーのクローンを作成します。
git clone https://github.com/shepnerd/inpainting_gmcnn.git
cd inpainting_gmcnn/tensorflow
変換がテストされたコミットをチェックアウトします。
git checkout ba7f710
freeze_model.patchパッチを適用します。
git apply path/to/freeze_model.patch
-
元の依存関係をインストールします。(TensorFlow* バージョン 1.14.0、CPU)。
事前トレーニングされた重みをダウンロードします。
サンプルの変換スクリプトを実行します。
python3 freeze_model.py --ckpt_dir path/to/downloaded_weights --save_dir path/to/save_directory
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
画像の修復 |
GFlops |
- |
MParams |
- |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
精度¶
精度メトリックは、VOC2012 データセットの 2000 画像サブセットで取得されます。画像は入力サイズに合わせてトリミングされ、事前に生成された自由形式のマスクを使用してランダムな位置に偽装されました。
メトリック |
値 |
|---|---|
PSNR |
33.41 dB |
入力¶
元のモデル¶
-
画像、名前:
Placeholder、形状:1, 512, 680, 3、形式:B, H, W, C。説明:
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。 -
マスク、名前:
Placeholder_1、形状:1, 512, 680, 1、形式:B, H, W, C。説明:
B- バッチサイズH- マスクの髙さW- マスクの幅C- チャネル数
変換されたモデル¶
-
画像、名前:
Placeholder、形状:1, 512, 680, 3、形式:B, H, W, C。説明:
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。 -
マスク、名前:
Placeholder_1、形状:1, 512, 680, 1、形式:B, H, W, C。説明:
B- バッチサイズH- マスクの髙さW- マスクの幅C- チャネル数
出力¶
元のモデル¶
リストアされた画像、名前: Cast、形状: 1, 512, 680, 3、形式: B, H, W, C。
説明:
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。
変換されたモデル¶
リストアされた画像、名前: Cast、形状: 1, 3, 512, 680、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: BGR。
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
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