googlenet-v2-tf#

ユースケースと概要説明#

googlenet-v2-tf モデルは Inception ファミリーの 1 つで、画像分類を実行するように設計されています。他の Inception モデルと同様に、googlenet-v2-tf モデルは ImageNet 画像データベースで事前トレーニングされています。このファミリーモデルの詳細は、こちらとリポジトリーをご覧ください。

仕様#

メトリック

値

タイプ

分類

GFLOPs

4.058

MParams

11.185

ソース・フレームワーク

TensorFlow*

精度#

メトリック

元のモデル

変換されたモデル

上位 1

74.09%

74.09%

上位 5

91.80%

91.80%

入力#

元のモデル#

画像、名前: input、形状: 1, 224, 224, 3、形式: B, H, W, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • H - 髙さ

  • W - 幅

  • C - チャネル

チャネルの順番は RGB です。平均値: [127.5, 127.5, 127.5]、スケール値: 127.5

変換されたモデル#

画像、形状: 1, 224, 224, 3、形式: B, H, W, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • H - 髙さ

  • W - 幅

  • C - チャネル

チャネルの順番は BGR です

出力#

元のモデル#

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: InceptionV2/Predictions/Softmax、形状: 1, 1001、出力データ形式: B, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • C - [0, 1] の範囲の各クラスの予測確率

変換されたモデル#

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: InceptionV2/Predictions/Softmax、形状: 1, 1001、出力データ形式: B, C、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • C - [0, 1] の範囲の各クラスの予測確率

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: