inception-resnet-v2-tf¶
ユースケースと概要説明¶
inception-resnet-v2
モデルは、画像分類を実行するために設計された Inception ファミリーモデルの 1 つです。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 |
22.227 |
MParams |
30.223 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
精度¶
メトリック |
値 |
---|---|
上位 1 |
77.82% |
上位 5 |
94.03% |
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¶
元のモデル¶
すべてのデータセット・クラスの確率 (0 クラスはバックグラウンド)。確率はロジット形式で表されます。名前: InceptionResnetV2/AuxLogits/Logits/BiasAdd
。
変換されたモデル¶
すべてのデータセット・クラスの確率 (0 クラスはバックグラウンド)。確率はロジット形式で表されます。名前: InceptionResnetV2/AuxLogits/Logits/MatMul
、形状: 1, 1001
、形式: B, C
。
説明:
B
- バッチサイズC
- 確率のベクトル。
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>
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。