googlenet-v3¶
ユースケースと概要説明¶
googlenet-v3 モデルは、画像分類を実行するために設計された Inception ファミリーの最初のモデルです。このファミリーモデルの詳細は、こちらをご覧ください。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
分類 |
GFLOPs |
11.469 |
MParams |
23.819 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
精度¶
メトリック |
値 |
|---|---|
上位 1 |
77.904% |
上位 5 |
93.808% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: input、形状: 1, 299, 299, 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: RGB。平均値: [127.5、127.5、127.5]、各チャネルのスケール係数: 127.5
変換されたモデル¶
画像、名前: input、形状: 1, 299, 299, 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。
出力¶
ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: InceptionV3/Predictions/Softmax、形状: 1, 1001、形式: B, C。
説明:
B- バッチサイズC- [0, 1] 範囲のすべてのデータセット・クラスの確率ベクトル (0 クラスはバックグラウンド)。
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、Apache License バージョン 2.0 に基づいて配布されています。ライセンスの内容は、<omz_dir>/models/public/licenses/APACHE-2.0-TF-Models.txt で確認できます。