hbonet-1.0

ユースケースと概要説明

hbonet-1.0 は、リポジトリーにある width_mult=1.0 を使用した分類モデルの 1 つです。

仕様

メトリック

値

タイプ

分類

GFLOPs

0.305

MParams

4.5447

ソース・フレームワーク

PyTorch*

精度

メトリック

元のモデル

上位 1

73.10%

上位 5

91.00%

入力

元のモデル

画像、名前: input、形状: 1, 3, 224, 224、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: RGB。平均値: [123.675、116.28、103.53]、各チャネルのスケール係数: [58.395、57.12、57.375]

変換されたモデル

画像、名前: input、形状: 1, 3, 224, 224、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。

出力

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

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - ロジット形式のすべてのデータセット・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。