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。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • H - 高さ

  • 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。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • H - 高さ

  • W - 幅

  • C - チャネル

チャネルの順番は BGR

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。

説明:

  • 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。

説明:

  • 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

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。