higher-hrnet-w32-human-pose-estimation¶
ユースケースと概要説明¶
HigherHRNet-W32
モデルは HigherHRNet の 1 つです。HigherHRNet
は、高解像度の特徴ピラミッドを使用してスケールを意識した表現を学習する、新しいボトムアップの人間の姿勢推定方法です。このネットワークは HRNet をバックボーンとして使用し、その後に 1 つ以上の逆畳み込みモジュールを使用して、多重解像度および高解像度のヒートマップを生成します。画像内のすべての人物について、ネットワークはポーズ、つまりキーポイントとキーポイント間の接続で構成される体の骨格を検出します。ポーズには、ears、eyes、nose、shoulders、elbows、wrists、hips、knees、ankles (耳、目、鼻、肩、肘、手首、腰、膝、足首) など、最大 17 個のキーポイントを含めることができます。これは、COCO データセットで事前トレーニングされた PyTorch* 実装です。モデル実装の詳細については、HigherHRNet: ボトムアップ人間の姿勢推定のためのスケール認識表現学習リポジトリーを確認してください。
仕様¶
メトリック |
値 |
---|---|
タイプ |
人間の姿勢推定 |
GFLOPs |
92.8364 |
MParams |
28.6180 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
メトリック |
元のモデル |
変換されたモデル |
---|---|---|
平均精度 (AP) |
64.64% |
64.64% |
モデルは、val2017
分割を使用して COCO データセットでテストされました。これらは、シングルパス推論の精度チェックの結果です (画像の反転なし。元のリポジトリーでデフォルトで使用されます)。
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: image
、形状: 1, 3, 512, 512
、形式: B, C, H, W
。
説明:
B
- バッチサイズC
- チャネルH
- 高さW
- 幅
チャネルの順番は 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: image
、形状: 1, 3, 512, 512
、形式: B, C, H, W
。
説明:
B
- バッチサイズC
- チャネルH
- 高さW
- 幅
チャネルの順番は BGR
です。
出力¶
最終出力は 2 つのブロブです。
heatmaps
ポーズのキーポイントの位置を含む形状1, 17, 256, 256
のヒートマップ。非最大抑制アルゴリズムによって除外された位置には、否定値が割り当てられています。embeddings
形状1, 17, 256, 256
の埋め込みには、個々のキーポイントをポーズにグループ化する連想埋め込み値が含まれています。
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、こちらのライセンスに基づいて配布されています。
MIT License
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