hbonet-1.0#
ユースケースと概要説明#
hbonet-1.0 モデルは、width_mult=1.0 リポジトリーの分類モデルの 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、ここで:
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、ここで:
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、ここで:
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#
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:
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.txt で確認できます。