googlenet-v3-pytorch — OpenVINO™ ドキュメント

ユースケースと概要説明¶

Inception v3 は、ImageNet データセットで事前トレーニングされた画像分類モデルです。この PyTorch* アーキテクチャーの実装は、TorchVision パッケージのコンピューター・ビジョンのインセプション・アーキテクチャーの再考の論文で説明されています (こちらを参照)。

モデル入力は、RGB 順に 1, 3, 299, 299 の単一イメージで構成されるブロブです。

モデル出力は、ImageNet データベース内の分類と一致する 1000 の異なる分類の典型的なオブジェクト分類子です。

仕様¶

メトリック	値
タイプ	分類
GFLOPs	11.469
MParams	23.817
ソース・フレームワーク	PyTorch*

精度¶

メトリック	値
上位 1	77.69%
上位 5	93.7%

入力¶

元のモデル¶

画像、名前: data、形状: 1, 3, 299, 299、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は、RGB です。平均値: [123.675, 116.28, 103.53]、スケール値: [58.395, 57.12, 57.375]

変換されたモデル¶

画像、名前: data、形状: 1, 3, 299, 299、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は、BGR です。

出力¶

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: prob、形状: 1, 1000、形式: B, C。

説明:

B - バッチサイズ
C - ロジット形式の各クラスの確率ベクトル

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。

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。

                                    BSD 3-Clause License

Copyright (c) Soumith Chintala 2016,
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