midasnet#
ユースケースと概要説明#
MidasNet は、複数のデータセットを混合することでトレーニングされた単眼奥行き推定用のモデルです。次の論文で説明されているとおりです: ロバストな単眼深度推定に向けて: ゼロショット・クロスデータセット転送のためのデータセットの混合
モデル入力は、RGB 順に 1, 3, 384, 384 の単一イメージで構成されるブロブです。
モデルの出力は、未知のスケール係数まで定義された逆深度マップです。
例#
こちら を参照
仕様#
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
Monodepth |
GFLOPs |
207.25144 |
MParams |
104.081 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度#
メトリック |
値 |
|---|---|
rmse |
0.07071 |
入力#
元のモデル#
画像、名前: image、形状: 1, 3, 384, 384、形式: B, C, H, W、ここで:
B- バッチサイズC- チャネルH- 髙さ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 - [51.525、50.4、50.625]
変換されたモデル#
画像、名前: image、形状: 1, 3, 384, 384、形式: B, C, H, W、ここで:
B- バッチサイズC- チャネルH- 髙さW- 幅
チャネルの順番は BGR です。
出力#
元のモデル#
逆深度マップ、名前 - inverse_depth、形状 - 1, 384, 384、形式 - B, H, W、ここで:
B- バッチサイズH- 髙さW- 幅
逆深度マップは、未知のスケール係数まで定義されます。
変換されたモデル#
逆深度マップ、名前 - inverse_depth、形状 - 1, 384, 384、形式 - B, H, W、ここで:
B- バッチサイズH- 髙さW- 幅
逆深度マップは、未知のスケール係数まで定義されます。
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>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、こちらのライセンスに基づいて配布されています。
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